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matlab正弦信号频域分析,正弦信号时域和频域波形

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关于matlab 信号，matlab的处理如何实现波形数据的“频域”->“时域”变换？x)；正弦 信号的时域波形的xlabel( t )；y label( y )；标题(正弦信号Y2 * PI * 10t时域波形)；网格；%用于FFT变换和频谱图yfft(x 。

1、 正弦函数的傅里叶频谱有哪些特点?一般周期信号可以用傅里叶级数表示，函数信号可以用正弦或余弦的组合或指数的组合表示；余弦或正弦可以通过欧拉公式联系起来，相互转换 。怎么拓展？这不得不适用三角级数和指数级数的公式 。傅里叶变换是针对非周期信号函数的，也就是说，一个非周期信号函数可以用傅里叶变换来表示 ， 以便更好地去除分析 1 信号就频谱和时域而言的特性 。函数一般表示为关于时间t的函数 ， 有时我们无法从时域进行分析 this 信号的某些特征 。于是一个时域信号表达式就转化为频域级数分析所谓的谱(振幅谱和相位谱用这两个变量信号)很好的描述了 。

2、如何体现的时域 频域 分析–MATLAB中文论坛 信号的谱图是描述信号 频域的结果 。如果信号满足傅立叶展开的条件，那么任何信号都可以用正弦-3/的和来描述，并且具有无穷个不同的频率 。每个正弦 信号的频率、相位和幅度构成了这个信号的频谱 。每个不同频率正弦 信号的幅度描述称为幅度谱，每个不同频率正弦 信号的相位描述称为相位谱 。
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3、 matlab如何实现波形数据的“ 频域”—“时域”的转换?我不知道你的数据，也帮不了你 。我举个例子，你自己理解clearallclcfs100 。%设定采样频率N128n0:N1；TN/fs；f010%设置正弦-3/频率%生成正弦-3/XSIN(2 * PI * F0 * T)；图(1)；支线剧情(311)；plot(t，x)；正弦 信号的时域波形的xlabel( t )；y label( y )；标题(正弦信号Y2 * PI * 10t时域波形)；网格；%用于FFT变换和频谱图yfft(x ， 

4、应用Matlab对含噪声的语音 信号进行频谱 分析及滤波实时光谱仪的应用:1 。噪声谱中通常使用模拟滤波器分析 。使用此滤镜时，需要逐个测量光谱分析 。因为滤波器和检测电路都有一定的时间常数，通常需要几秒钟才能达到稳定 。因此，用1/1倍频程滤波器完成全谱分析大约需要1分钟 ， 用1/3倍频程滤波器大约需要3分钟 。这在噪声稳定(如机器噪声)且测量时间相对较长的情况下完全不是问题，但对于环境噪声、交通噪声等随机变化的设备声源、短时脉冲噪声等不稳定噪声的频谱/结果则没有意义 。

5、基于 matlab的连续 信号的频谱 分析举个例子，自己改就行了 。%设置采样频率N1024%设置数据长度i0:N1；ti/fs；f100%设置正弦-3/频率%生成正弦-3/xsin(2 * pi * f * t)；支线剧情(231)；plot(t，x)；正弦 信号的时域波形轴() 。xlabel( t )；y label( y )；标题(正弦信号时域波形)；网格；%用于FFT变换和频谱图yfft(x，

mag)；% do频谱轴()；Xlabel(频率(Hz))；Ylabel(振幅)；标题(正弦信号声谱图)；网格；%求均方根谱sqabs(y)；图(1)；支线剧情(233)；plot(f，sq)；Xlabel(频率(Hz))；Ylabel(“均方根谱”) 。
0,0.01将这两句话添加到分析频率分量xfft(xn)；Plot(n，abs(x))但是结果估计并不是你所期望的 。原因是pi/5pi/210*pi/9是一个数字频率，特别是最后一个大于pi时，一定是采样频率不符合奈奎斯特采样定律，建议你把这些频率写成W1W2W3 ， W12 * PI * F1/FS，W22 * PI * F2/FS ， W32 * PI * F3/FS 。

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