FFT变换及频谱分析的代码

资 源 简 介

FFT变换及频谱分析的代码

详 情 说 明

FFT（快速傅里叶变换）是信号处理中用于将时域信号转换到频域的关键算法。在Matlab中，利用内置的FFT函数可以高效实现这一变换，进而完成频谱分析。

### FFT变换的基本逻辑 信号采集：首先获取时域信号数据，通常是均匀采样的离散点序列。 FFT计算：调用`fft()`函数对信号进行变换，得到复数形式的频域数据。 频谱幅度：通过取复数结果的模（`abs()`），获得各频率分量的幅度。 频率轴生成：根据采样频率（Fs）和信号长度（N），计算对应的频率轴刻度，确保横轴正确反映实际频率。

### 频谱分析的关键步骤 去直流偏移：若信号存在直流分量（零频），可通过减去均值预处理。 加窗处理：对截断的信号应用窗函数（如汉宁窗），减少频谱泄漏现象。 归一化：根据窗函数和FFT点数调整幅度值，确保频谱幅度的物理意义准确。 单边谱转换：由于实数信号的频谱对称，通常仅显示正频率部分（0~Fs/2）。

### 结果验证 峰值检测：检查频谱图中的明显峰值，对应信号的主频率成分。 噪声评估：观察基底噪声水平，判断信号质量或滤波需求。

通过Matlab的绘图功能（如`plot()`或`stem()`），可直观展示时域波形和频域频谱的对比，辅助分析信号的频率特性。此方法广泛应用于音频处理、振动分析、通信系统等领域。