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  • 求取信号的频谱 还有功率谱,matlab代码
  • 使用python 实现时间序列信号的频谱、倒频谱以及功率谱 ,资源中以振动信号为例,并封装了相应的函数,可以见我的博客,马上就能理解
  • 求取信号的频谱 还有功率谱,matlab代码
  • 频谱功率谱

    万次阅读 多人点赞 2019-07-03 19:31:10
    功率谱功率谱功率谱密度函数的简称,是在有限信号的情况下,单位频带范围内信号功率的变换状况,功率随频率而变化,即信号功率在频域的分布状况,从而表现成为功率谱,它是专门对功率能量的可...

    1.首先进行定义分析

    频谱:频谱是频率谱密度的简称,是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。频谱将对信号的研究从时域引入到频域,从而带来更直观的认识。

    功率谱:功率谱是功率谱密度函数的简称,是在有限信号的情况下,单位频带范围内信号功率的变换状况,功率随频率而变化,即信号功率在频域的分布状况,从而表现成为功率谱,它是专门对功率能量的可用有限信号进行分析所表现的能量。它含有频谱的一些幅度信息,不过相位信息被舍弃掉了。

    功率谱表示了信号功率随着频率的变化关系。 常用于功率信号(区别于能量信号)的表述与分析,其曲线(即功率谱曲线)一般横坐标为频率,纵坐标为功率。由于功率没有负值,所以功率谱曲线上的纵坐标也没有负数值,功率谱曲线所覆盖的面积在数值上等于信号的总功率(能量)。

    对比分析:

    相比之下,频谱极为不严格,主要是体现信号的平均变换,要求的只是一段时间平均量。

    所以经常说在频谱信号不同的情况下,它的功率谱很可能是一样的。

     

    2、方式

    功率谱是对信号研究,不过它是从能量的方面来对信号研究的。

    而频谱也是用来形容信号的,只是的表示方式变了,从时域转变成了频域表示,也就是说一种信号的表示方式不同而已。

    功率谱与频谱和的区别归根结底就是信号、功率、能量三者之间的关联

    3、计算

    功率谱的计算需要信号先做自相关,然后再进行FFT运算。

    频谱的计算则是将信号直接进行FFT就行了

     

    4.1频谱程序test

    clf;fs=100; %采样频率
    Ndata=32; %数据长度
    N=32; %FFT的数据长度
    n=0:Ndata-1;t=n/fs;    %数据对应的时间序列
    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);    %时间域信号
    y=fft(x,N);    %信号的Fourier变换
    mag=abs(y);     %求取振幅
    f=(0:N-1)*fs/N; %真实频率
    subplot(2,2,1),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N); %绘出Nyquist频率之前的振幅
    xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');
    title('Ndata=32 Nfft=32');grid on;
    Ndata=32;    %数据个数
    N=128;      %FFT采用的数据长度
    n=0:Ndata-1;t=n/fs;    %时间序列
    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
    y=fft(x,N);
    mag=abs(y);
    f=(0:N-1)*fs/N; %真实频率
    subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N); %绘出Nyquist频率之前的振幅
    xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');
    title('Ndata=32 Nfft=128');grid on;
    Ndata=136;    %数据个数
    N=128;      %FFT采用的数据个数
    n=0:Ndata-1;t=n/fs; %时间序列
    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
    y=fft(x,N);
    mag=abs(y);
    f=(0:N-1)*fs/N;    %真实频率
    subplot(2,2,3),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N); %绘出Nyquist频率之前的振幅
    xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');
    title('Ndata=136 Nfft=128');grid on;
    Ndata=136;     %数据个数
    N=512;     %FFT所用的数据个数
    n=0:Ndata-1;t=n/fs; %时间序列
    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);
    y=fft(x,N);
    mag=abs(y);
    f=(0:N-1)*fs/N;    %真实频率
    subplot(2,2,4),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N); %绘出Nyquist频率之前的振幅
    xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');
    title('Ndata=136 Nfft=512');grid on;

    %所有的去基线漂移的方法以及用pWelch方法求功率谱
    clear 
    load('I:\20190502data\testlfp4.mat');
    sig_raw=lfp4;
    NLen=length(sig_raw);
    fs=1000;%采样频率,可从软件上设定
    Ts=1/fs;%时间间隔为采样频率的倒数
    n=0:1/fs:1;
    nfft=1024;
    window=hanning(250);
    noverlap=20; %数据无重叠
    range='onesided'; %频率间隔为[0 Fs/2],只计算一半的频率

    %方法1:低通
    %思路为低通得到趋势线,然后做差
    fmaxd=5;%截止频率为3Hz
    fmaxn=fmaxd/(fs/2);
    [b,a]=butter(1,fmaxn,'low');
    dd=filtfilt(b,a,lfp4);%通过5Hz低通滤波器的信号
    Y1=lfp4-dd;          %去除这一段信号,得到去基线漂移的信号
    %绘图
    figure()
    subplot(3,1,1),plot(lfp4,'b');xlabel('原始信号');
    subplot(3,1,2),plot(dd,'b');xlabel('趋势线');
    subplot(3,1,3),plot(Y1,'b');xlabel('去除基线漂移的信号')
    title('lowpass');
    x1=Y1;
    [Pxx_1,f_1]=pwelch(x1,window,noverlap,nfft,fs,range);
    figure()
    plot(f_1,Pxx_1);
    xlim([0 100]);
    xlabel('Frequency (Hz)');
    title('Welch Power Spectral Density Estimate');
    ylabel('Power/frequency (dB/Hz)');
    grid on;
    %method2  highpass
    [bbw,abw]=cheby1(4,0.5,1.5/180,'high');
    Y2=filtfilt(bbw,abw,lfp4); 
    figure()
    subplot(2,1,1),plot(lfp4);xlabel('原始信号');
    subplot(2,1,2),plot(Y2);xlabel('去除基线漂移的信号');
    title('highpass');
    [Pxx_2,f_2]=pwelch(Y2,window,noverlap,nfft,fs,range);
    figure()
    plot(f_2,Pxx_2);
    xlim([0 100]);
    xlabel('Frequency (Hz)');
    title('Welch Power Spectral Density Estimate');
    ylabel('Power/frequency (dB/Hz)');
    grid on;

    %wavelet

    x=lfp4;
    y3 = DeBaseline_Wavelet(x);
    figure()
    subplot(211)
    plot(x);
    subplot(212);
    plot(y3);
    title('wavelet');
    [Pxx_3,f_3]=pwelch(y3,window,noverlap,nfft,fs,range);
    figure()
    plot(f_3,Pxx_3);
    xlim([0 100]);
    xlabel('Frequency (Hz)');
    title('Welch Power Spectral Density Estimate');
    ylabel('Power/frequency (dB/Hz)');
    grid on;
    function y = DeBaseline_Wavelet(x)
    s = x;
    maxlev=7; %分解6尺度
    wavename ='coif5'; %小波函数名称(需根据信号定)
    [C,L] = wavedec(s,maxlev,wavename);
    %提取分解后逼近系数和细节系数
    A7=appcoef(C,L,wavename,7);

    D1=detcoef(C,L,1);
    D2=detcoef(C,L,2);
    D3=detcoef(C,L,3);
    D4=detcoef(C,L,4);
    D5=detcoef(C,L,5);
    D6=detcoef(C,L,6);
    D7=detcoef(C,L,7);

    %将第一尺度置零
    D1= zeros(1,length(D1))'; %去掉高频噪声
    D2= zeros(1,length(D2))';
    A7=zeros(1,length(A7));
    C2 = [A7,D7',D6',D5',D4',D3',D2',D1']; %新的系数
    y = (waverec(C2,L,wavename))'; %重构去基线后信号
    end

    展开全文
  • 频谱功率谱、倒频谱

    万次阅读 多人点赞 2018-10-06 20:24:59
    一、频谱: 时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析,如果另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,这个 静止的世界叫做频域(讲的很好!) 最直接的是求它的傅里叶变换 可参考: ...

    一、频谱:

    时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析,如果另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,这个

    静止的世界叫做频域(讲的很好!)

    最直接的是求它的傅里叶变换

    可参考:

    【1】如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换,那就过来掐死我吧https://zhuanlan.zhihu.com/p/19759362

    (引用【1】:两条线索,一条从上而下,一条从下而上。先讲本门课程的意义,然后指出这门课程中会遇到哪样的问题,让学生知道自己学习的某种知识在现实中扮演的角色。然后再从基础讲起,梳理知识树,直到延伸到另一条线索中提出的问题,完美的衔接在一起!)

    每个东西的具体用途是什么一定要清楚!想想这能用在什么地方呢?这样有目的的取获取知识才会更加深刻,最好是结合项目!

    1、频谱的意义

     在时域中无法分辨信号的成分,变换到一个新的空间(频率空间)有助于观察。

    2、傅里叶变换的各种叫法

    以上的图为4种形式,通常一个信号波形变换到频域后,有的看到有的频率式连续分布在频率轴上的(频率连续的),有的是在频率轴上只出现个别的的频率点(频率离散的);通过作者的这幅图可以清晰的看到在频率若是离散的则时域是周期的(有规律的波形);若频域是连续的时域是非周期的(无规律的波形);剩下的时域连续和离散只是信号从模拟信号(连续的)采样量化到被计算机处理(离散的)的过程,可以从自己具体的信号来源去选择。

     3、DFT 、DTFT 、DFS 、FFT的关系 

    DTFT Discrete-time Fourier Transform  离散时间傅里叶变换

    DFT Discrete Fourier Transform   离散傅里叶变换

    FFT Fast Fourier Transformation  快速傅里叶变换

    注意上述的DTFT说的离散时间区别DFT离散,多了两字“时间”,前一个指的是在时间域(时域)是离散的,但是频域不离散;

    后一个指的是时域和频域都是离散的。而FFT是对DFT的一种快速计算方法

    上述统称FT 也即是Fourier Transformation 傅里叶变换。


    DFS Discrete Fourier Series  离散傅里叶级数 说明它的时域是离散的,针对的是时域是离散的周期信号,现实中DFT是对一个截断的信号做周期延拓,再做傅里叶变换,类似于这里的DFS;还有一种情况是非周期性延拓,也就是在信号两边用0复制,此时得到的这个非周期信号用DTFT计算。

    FS  Fourier Series  傅里叶级数 表示时域连续的周期信号,而从上表可看出它的频域是离散非周期,举个例子:sin函数

    上面的解释正好回答了这里的疑问?《生物医学信号处理》

    答:功率信号和能量信号如下图所示

    对应周期性信号的功率信号,功率谱(频谱的另一种表现形式,下面将讲到)是离散的

    非周期信号的能量信号,能量谱(频谱另一种表现形式)是连续的。参考上表。

    3、傅里叶计算方法

    3种方式

    1)联立方程求解

    2)相关函数计算

    3)FFT

    4、关于傅里叶变换的采样点数、采样率、降采样、频谱变换后的信号的关系;频谱泄露问题

    此文章阐述的还不错! 可参考:【5】我所理解的傅里叶变换https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52891807

     

    【1】一幅图弄清DFT与DTFT,DFS的关系 http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 这篇文章讲的不错 

    【2】经典算法研究系列:十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上https://blog.csdn.net/bobodem/article/details/52180297

    【3】信号频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析)https://zhuanlan.zhihu.com/p/34989414(讲的很细致)

    【4】The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing 这本书不错!大多来自这本书

      【5】https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52891807 这个写的也还行!

    二、功率谱:

    也称为功率谱密度(PSD),功率谱的单位是W/Hz,单位是dB时是做了对数处理(10logX)(做对数处理的目的是使低振幅成分得以拉高,便于观察噪声中的周期信号)

    1、功率谱的意义?

    信号又分确定和随机信号,确定信号分能量信号和功率信号,随机信号是功率信号;而能量信号可以直接进行傅里叶变换,功率信号不能,因此需要求它的功率谱,也就是先求自相关再做傅里叶

    2、功率信号和能量信号的差别?

    信号有3种组合:

    首先重要的一点是:能量大于功率的。原因是能量=功率*无穷时间

    能量:注意区别

    功率:

     

    3、计算方法

    直接法:傅里叶变换的平方/区间长度(即是傅里叶变换的点数)

    相关函数法:先求自相关,再求傅里叶变换

    参考:【1】随机信号傅里叶变换和功率谱密度图给出的信息有什么不同http://www.ilovematlab.cn/thread-291253-2-1.html

    三、倒谱

    1、意义:

    该方法方便提取、分析原频谱图上肉眼难以识别的周期性信号,能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线,受传感器的测点位置及传输途径的影响小

    倒频谱(Cepstrum)或称为倒谱、二次谱和对数功率谱

    2、计算方法:信号求功率谱+求对数+求傅里叶逆变换

    3、需要注意的是横轴的计算方法,单位为时间和频率如何对应上?

    例如这里计算的https://zhuanlan.zhihu.com/p/36163931

    采样率Fs=1000 nfft=1000 定义的时间单位为1000个点也就是1s

    上述的时间和频率互为倒数关系。

    假如采样率变为Fs=250,nfft=1024,定义时间点数为1024点依然采用上述公式,则1000点内有4s,那么当出现时间在1.2s处的峰值时,其对应的频率是多少呢?

     

    参考:

    1、信号频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析)https://zhuanlan.zhihu.com/p/34989414(讲的很细致)

    2、倒频谱区别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36163931 讲的不错

    3、齿轮分析用到的分析方法:倒谱讲解http://sbgl.jdzj.com/Article/200809/20080924084252_6032.html

     

    展开全文
  • 信号频谱功率谱图像,以及经傅里叶变换后得到真实值的频谱功率谱图像
  • 通过matlab对信号的幅值谱、功率谱和相位谱进行分析
  • 频谱_功率谱,频谱功率谱图,matlab源码.zip
  • 信号的四种频率特性:频谱频谱密度、能量谱密度、功率谱密度 频谱是信号的傅立叶变换。它描述了信号在各个频率上的分布大小。 频谱的平方(当能量有限,平均功率为0时称为能量谱)描述了信号能量在各个频率上的分布...

    信号的四种频率特性频谱、频谱密度、能量谱密度、功率谱密度

    Energy Spectra, Power Spectra

    频谱是信号的傅立叶变换。它描述了信号在各个频率上的分布大小。

    频谱的平方(当能量有限,平均功率为0时称为能量谱)描述了信号能量在各个频率上的分布大小。

    信号的频谱是复数,包含幅频响应和相频响应,重复计算时的结果基本相同。 而随机信号的功率谱也可以对数据进行FFT,但必须计算模值的平方,因为功率谱是实数

    图片来源
    在这里插入图片描述
    能量谱密度用于表示单位频带内的信号能量。
    在这里插入图片描述
    红杠改为“变换”
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matlab中频谱功率谱密度代码蓝鲸移民 该存储库包含生成与手稿相关的分析和图形所必需的代码和数据, “基于动物的度量能够对分散的迁移进行声学检测” (当前正在提交中)。 原稿作者:威廉·奥斯特雷希(William ...
  • 本篇文章是信号的各种频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析的后续,对文章中提到的频域分析方法进行代码实现。 时域特征值的代码实现可以参考:时域特征值提取的MATLAB代码实现(均方根、...

    本篇文章是信号的各种频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析的后续,对文章中提到的频域分析方法进行代码实现。

    时域特征值的代码实现可以参考:时域特征值提取的MATLAB代码实现(均方根、峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等)

    文章如要转载请私信与我联系,并注明来源知乎专栏与信号处理有关的那些东东作者Mr.括号。

    一、频谱

    频谱用到的函数主要是fft和fftshift。

    需要注意的主要有三点:

    1.直接做fft的结果,信号的前半部分对应频率[0,fs/2],后半部分对应[-fs/2,0]。参见频谱结果图的第2张。为了将零频点移到频谱中间,需要使用fftshift函数,结果参见频谱结果图的第3张。

    2.通常我们关心的都是正频率区间的结果,有两种截取方法,一种是在fftshift的结果中截后半段,一种是在fft的结果中截前半段,其结果是一样的。后一种方法更简洁。具体参见频谱结果图的第4、5张。

    3.根据奈奎斯特定理,信号的采样频率(1/t_s)必须大于信号频率最大值的两倍。

    t_s = 0.01; %采样周期
    t_start = 0.5; %起始时间
    t_end = 5;     %结束时间
    t = t_start : t_s : t_end;
    y = 1.5*sin(2*pi*5*t)+3*sin(2*pi*20*t)+randn(1,length(t));  %生成信号
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%频谱%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    y_f = fft(y); %傅里叶变换
    subplot(5,1,1);
    plot(t,y);title('original signal');   %绘制原始信号图
    Druation = t_end -t_start;  %计算采样时间
    Sampling_points = Druation/t_s +1;  %采样点数,fft后的点数就是这个数
    f_s = 1/t_s; %采样频率
    f_x = 0:f_s/(Sampling_points -1):f_s;  %注意这里和横坐标频率对应上了,频率分辨率就是f_s/(Sampling_points -1)
    t2 = f_x-f_s/2;
    shift_f = abs(fftshift(y_f));
    subplot(5,1,2);
    plot(f_x,abs(y_f));title('fft transform');
    subplot(5,1,3);
    plot(f_x-f_s/2,shift_f);title('shift fft transform');  %将0频率分量移到坐标中心
    subplot(5,1,4);
    plot(t2(length(t2)/2:length(t2)),shift_f(length(shift_f)/2:length(shift_f)));title('shift fft transform');   %保留正频率部分
    subplot(5,1,5);
    plot(f_x(1:length(f_x)/2),abs(y_f(1:length(f_x)/2)));title('fft cut');  %直接截取fft结果的前半部分

    频谱分析结果

    二、功率谱

    功率谱有两种求法:1.(傅立叶变换的平方)/(区间长度);2.自相关函数的傅里叶变换。这两种方法分别叫做直接法和相关函数法。(参见信号的各种频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析)

    下述代码中,直接法就用了(傅立叶变换的平方)/(区间长度)的方法求解的,其结果和使用MATLAB的函数periodogram(周期图法)结果相同;虽然理论上直接法和相关函数法相同,不过仿真结果中相关函数法对噪声的抑制效果更好,图线更平滑。

    Fs = 1000;
    nfft = 1000;  %fft采样点数
    
    %产生序列
    n = 0:1/Fs:1;
    xn = cos(2*pi*100*n) + 3*cos(2*pi*200*n)+(randn(size(n)));
    subplot(5,1,1);plot(xn);title('加噪信号');xlim([0 1000]);grid on
    %FFT
    Y = fft(xn,nfft);
    Y = abs(Y);
    subplot(5,1,2);plot((10*log10(Y(1:nfft/2))));title('FFT');xlim([0 500]);grid on
    %FFT直接平方
    Y2 = Y.^2/(nfft);
    subplot(5,1,3);plot(10*log10(Y2(1:nfft/2)));title('直接法');xlim([0 500]);grid on
    %周期图法
    window = boxcar(length(xn));  %矩形窗
    [psd1,f] = periodogram(xn,window,nfft,Fs);
    psd1 = psd1 / max(psd1);
    subplot(5,1,4);plot(f,10*log10(psd1));title('周期图法');ylim([-60 10]);grid on
    %自相关结果
    cxn = xcorr(xn,'unbiased');  %计算自相关函数
    %自相关法
    CXk = fft(cxn,nfft);
    psd2 = abs(CXk);
    index = 0:round(nfft/2-1);
    k = index*Fs/nfft;
    psd2 = psd2/max(psd2);
    psd2 = 10*log10(psd2(index+1));
    subplot(5,1,5);plot(k,psd2);title('间接法');grid on

    下图中的纵坐标都进行了取对数的处理(10log),取对数的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的信号特征。

    功率谱分析结果

    三、倒频谱

    倒频谱的求解函数为rceps(实倒频谱),在MATLAB的帮助文档中,rceps的计算公式为real(ifft(log(abs(fft(y))))),即信号→频谱→对数→傅里叶逆变换,而倒频谱的定义表述中却是信号→功率谱→对数→傅里叶逆变换。即功率谱被换成了频谱。私以为是因为功率谱为频谱值的平方,在取对数后平方会变成系数2,对后续计算影响不大,因而可以近似认为结果相同。

    在仿真中要看出倒频谱的作用,需要手动生成一组调制信号。下列程序将高频(主频为50/100/200Hz)和低频(主频为5/10/20Hz)信号进行调制,分别画出低频、高频和调制信号的时域图和频谱图。在图ftt_y中可以看到边频带的形成。(边频带相关概念参见信号的各种频域分析方法的理解(频谱、能量谱、功率谱、倒频谱、小波分析

    代码如下:

    sf = 1000;
    nfft = 1000;
    x = 0:1/sf:5;
    y1=10*cos(2*pi*5*x)+7*cos(2*pi*10*x)+5*cos(2*pi*20*x)+0.5*randn(size(x));
    y2=20*cos(2*pi*50*x)+15*cos(2*pi*100*x)+25*cos(2*pi*200*x)+0.5*randn(size(x));
    for i = 1:length(x)
        y(i) = y1(i)*y2(i);
    end
    subplot(3,3,1)
    plot(y1);xlim([0 5000]);title('y1');
    subplot(3,3,2)
    plot(y2);xlim([0 5000]);title('y2');
    subplot(3,3,3)
    plot(y);xlim([0 5000]);title('y=y1*y2');
    
    t = 0:1/sf:(nfft-1)/sf;
    nn = 1:nfft;
    subplot(3,3,4)
    ft = fft(y1,nfft);
    Y = abs(ft);
    plot(0:nfft/2-1,((Y(1:nfft/2))));
    title('fft_y_1');
    ylabel('幅值');xlim([0 300]);
    grid on;
    subplot(3,3,5)
    ft = fft(y2,nfft);
    Y = abs(ft);
    plot(0:nfft/2-1,((Y(1:nfft/2))));
    title('fft_y_2');
    ylabel('幅值');xlim([0 300]);
    grid on;
    subplot(3,3,6)
    ft = fft(y,nfft);
    Y = abs(ft);
    plot(0:nfft/2-1,((Y(1:nfft/2))));
    title('fft_y');
    ylabel('幅值');xlim([0 300]);
    grid on;
    
    subplot(3,3,7)
    z = rceps(y);
    plot(t(nn),abs(z(nn)));
    title('z=rceps(y)');ylim([0 0.3]);
    xlabel('时间(s)');
    ylabel('幅值');
    grid on;
    subplot(3,3,8)
    yy = real(ifft(log(abs(fft(y))))); %信号→傅里叶→对数→傅里叶逆变换
    plot(t(nn),abs(yy(nn)));
    title('real(ifft(log(abs(fft(y)))))');ylim([0 0.3]);
    xlabel('时间(s)');
    ylabel('幅值');
    grid on;

    倒频谱分析结果

    上图红圈处可以看到三个峰值,分别是0.05s、0.1s和0.2s。其对应的频率分别为20Hz、10Hz和5Hz,正是调制信号的低频分量。该低频分量在图fft_y中以边频带的形式出现,无法看出其对应频率值,而在倒频谱中能轻易展现。这正是倒频谱的意义所在。

     

     

    参考:

    对功率谱的一点理解 - cynchanpin - 博客园

    信号处理方法 - 声振论坛 - 振动,动力学,声学,信号处理,故障诊断 - Powered by Discuz!

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空空如也

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