wordpress category archives,厦门关键词优化平台,wordpress中文tag插件,外贸网站推广哪个平台好使用Matlab对采样数据进行频谱分析1、采样数据导入Matlab采样数据的导入至少有三种方法。第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式#xff0c;这种方法仅适用于数据量比较小的采样。第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作#xff0c;具体操作步骤为#xff1a;File --这种方法仅适用于数据量比较小的采样。第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作具体操作步骤为File -- Import Data然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大但又不是太大的数据。据本人经验当数据大于15万对之后读入速度就会显著变慢出现假死而失败。第三种方法使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load 等如果采样数据保存在txt文件中则推荐使用 textread命令。如[a,b]textread(data.txt,%f%*f%f); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组将每组的第一个数据送给列向量a第三个数送给列向量b第二个数据丢弃。命令类似于C语言详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量且录入速度相当快一百多万的数据不到20秒即可录入。强烈推荐2、对采样数据进行频谱分析频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了对应的命令即 fft 简单使用方法为Yfft(b,N)其中b即是采样数据N为fft数据采样个数。一般不指定N即简化为Yfft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果与b的元素数相等为复数。以频率为横坐标Y数组每个元素的幅值为纵坐标画图即得数据b的幅频特性以频率为横坐标Y数组每个元素的角度为纵坐标画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下clcfs100;t[0:1/fs:100];Nlength(t)-1;%减1使N为偶数%频率分辨率F1/tfs/Np1.3*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);%上面模拟对信号进行采样得到采样数据p下面对p进行频谱分析figure(1)plot(t,p);grid ontitle(信号 p(t));xlabel(t)ylabel(p)
