FFT光谱分析

资 源 简 介

FFT光谱分析

详 情 说 明

FFT（快速傅立叶变换）是一种高效计算离散傅立叶变换的算法，广泛应用于信号处理领域。通过Matlab我们可以完成从信号生成到频谱分析的全过程。

在信号生成阶段，我们可以分别创建正弦波、矩形波和白噪声三种典型信号。正弦波是频域中最纯净的信号，只包含单一频率分量；矩形波则包含丰富的奇次谐波；白噪声在频域呈现均匀分布特性。通过时域波形图可以直观观察这些信号的时间特性。

进行FFT变换时需要注意三个关键参数：采样率决定了可分析的最高频率（奈奎斯特频率），信号频率影响频谱峰值位置，数据长度则关系到频率分辨率。合适的参数选择能确保频谱图准确反映信号特征。

三种信号分析图谱各有特点：均方根图谱显示信号的有效值分布，功率图谱反映能量分布情况，对数均方根图谱则更适合观察小信号成分。这些图谱从不同角度揭示了信号的频域特性。

最后通过IFFT反变换可以验证FFT过程的准确性。恢复后的正弦波时域波形应与原始信号一致，这验证了整个傅立叶变换/反变换过程的正确性。这个过程完整展示了信号从时域到频域再到时域的分析流程。