matlab頻譜分析工具箱

㈠ matlab里有什麼工具箱，可以用FFT（快速傅立葉變換）做頻譜分析

1、采樣數據導入Matlab 。
采樣數據的導入至少有三種方法。
第一就是手動將數據整理成Matlab支持的格式，這種方法僅適用於數據量比較小的采樣。
第二種方法是使用Matlab的可視化交互操作，具體操作步驟為：File --> Import Data，然後在彈出的對話框中找到保存采樣數據的文件，根據提示一步一步即可將數據導入。這種方法適合於數據量較大，但又不是太大的數據。
第三種方法，使用文件讀入命令。數據文件讀入命令有textread、fscanf、load等，如采樣數據保存在txt文件中，則推薦使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 這條命令將data.txt中保存的數據三個三個分組，將每組的第一個數據送給列向量a，第三個數送給列向量b，第二個數據丟棄。命令類似於C語言，詳細可查看其幫助文件。文件讀入命令錄入采樣數據可以處理任意大小的數據量，且錄入速度相當快，一百多萬的數據不到20秒即可錄入。
2、對采樣數據進行頻譜分析 。
頻譜分析自然要使用快速傅里葉變換FFT了，對應的命令即 fft ，簡單使用方法為：Y=fft(b,N)，其中b即是采樣數據，N為fft數據采樣個數。一般不指定N，即簡化為Y=fft(b)。Y即為FFT變換後得到的結果，與b的元素數相等，為復數。以頻率為橫坐標，Y數組每個元素的幅值為縱坐標，畫圖即得數據b的幅頻特性；以頻率為橫坐標，Y數組每個元素的角度為縱坐標，畫圖即得數據b的相頻特性。典型頻譜分析M程序舉例如下： clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%減1使N為偶數 %頻率解析度F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模擬對信號進行采樣，得到采樣數據p，下面對p進行頻譜分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信號 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('頻譜圖 （理想值：[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]） '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
對於現實中的情況，采樣頻率fs一般都是由采樣儀器決定的，即fs為一個給定的常數；另一方面，為了獲得一定精度的頻譜，對頻率解析度F有一個人為的規定，一般要求F<0.01，即采樣時間ts>100秒；由采樣時間ts和采樣頻率fs即可決定采樣數據量，即采樣總點數N=fs*ts。這就從理論上對采樣時間ts和采樣總點數N提出了要求，以保證頻譜分析的精準度。

㈡ 怎麼用matlab畫出圖片的頻譜分析圖

1．假設信號域為四捨五入，向量t為n維向量，則信號的離散采樣周期為Ts＝1／fs＝四捨五入／（n－1），其中fs為采樣頻率。