如何将频率分辨率自定义

z527883588

请问各位大神，如果我有一组数据，数据点数为N=100000个，而采样频率fs=10000Hz，请问在进行fft时怎样将频率分辨率设为1Hz？
谢谢！

Eminem

1. lear
   
2. clf
   
3. f1=1000;  % f1=1kHz
   
4. f2=2500;  % f2=2.5kHz
   
5. f3=3000;  % f3=3kHz
   
6. fs=10000; % 采样频率f0=10kHZ
   
7. T=1/fs;   % 采样周期
   
8. t=(0:100).*T;
   
9. y=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t);
   
10. plot(t,y);
    
11. N=20;     % 采样点数
    
12. Nfft=20;  % FFT 点数  不足后面补零
    
13. W0=fft(y(1:N),Nfft);
    
14. Aw=2*abs(W0)/N;
    
15. df=fs/Nfft;  % [0,fs） 频点间隔
    
16. %改变采样点数 和fft变换点数 比较分析
    
17. N1=40;     % 采样点数
    
18. Nfft1=128;  % FFT 点数  不足后面补零
    
19. W1=fft(y(1:N1),Nfft1);
    
20. Aw1=2*abs(W1)/N1;
    
21. df1=fs/Nfft1;  % [0,fs） 频点间隔
    
22. figure(2);
    
23. plot((0:Nfft-1)*df,Aw,'-r');
    
24. hold on
    
25. plot((0:Nfft1-1)*df1,Aw1);
    

复制代码

hcharlie

频率分辨率是采样时间的倒数，不能随便改变。
将你的数据分成10组，每组10000点，整1秒，做FFT（DFT）分辨率都是1HZ。将这10组数据做谱平均，还可以抑制噪声。
如果你又不想做DFT，只想做FFT，频率分辨率又必须是１，请你将采样频率改成2的整数幂，接近10000取8192，采样点81920点，如上法炮制即可。

Edinburgh

补零可以解决吗

hcharlie

补零就不是原信号了，会带来误差。

Edinburgh

频率分辨率=采样频率/DFT点数采样长度N的选择由频域的最小分辩率决定，DFT的变换对应的模拟频率分辩率为：

采样长度根据下式选择

z527883588

hcharlie 发表于 2017-1-9 09:38
频率分辨率是采样时间的倒数，不能随便改变。
将你的数据分成10组，每组10000点，整1秒，做FFT（DFT）分辨 ...

因为在LMS测试软件中，频率分辨率可以随意调整，所以想在matlab中实现，但不知到怎么处理

eastar

改变采样长度试试

wanyeqing2003

fft需要以2^n的点数分析。如1024,2048。
可以分段平均。

z527883588

有没有分段计算fft然后平均的函数？

z527883588

spectrogram这个函数可以吗？

z527883588

hcharlie 发表于 2017-1-9 09:38
频率分辨率是采样时间的倒数，不能随便改变。
将你的数据分成10组，每组10000点，整1秒，做FFT（DFT）分辨 ...

spectrogram这个函数可以这个问题吗？大神

失心控

z527883588 发表于 2017-1-12 20:37
spectrogram这个函数可以吗？

这是什么函数  用于分段计算的吗

失心控

spectrogram

功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。

语法：

     [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)

     [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)

说明：当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图；有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变

      换。当然也可以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图，具体参见例子。

参数：

x---输入信号的向量。默认情况下，即没有后续输入参数，x将被分成8段分别做变换处理，

    如果x不能被平分成8段，则会做截断处理。默认情况下，其他参数的默认值为

        window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hamming

        noverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠

        nfft---做FFT变换的长度，默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。

               另外，此参数除了使用一个常量外，还可以指定一个频率向量F

        fs---采样频率，默认值归一化频率

Window---窗函数，如果window为一个整数，x将被分成window段，每段使用Hamming窗函数加窗。

         如果window是一个向量，x将被分成length(window)段，每一段使用window向量指定的

         窗函数加窗。所以如果想获取specgram函数的功能，只需指定一个256长度的Hann窗。

Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。

           其意思为两个相邻窗不是尾接着头的，而是两个窗有交集，有重叠的部分。

Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。

Fs---采样频率Hz，如果指定为[]，默认为1Hz。

S---输入信号x的短时傅里叶变换。它的每一列包含一个短期局部时间的频率成分估计，

    时间沿列增加，频率沿行增加。

    如果x是长度为Nx的复信号，则S为nfft行k列的复矩阵，其中k取决于window，

        如果window为一个标量，则k = fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))

        如果window为向量，则k = fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))

    对于实信号x，如果nfft为偶数，则S的行数为(nfft/2+1)，如果nfft为奇数，

    则行数为(nfft+1)/2，列数同上。

F---在输入变量中使用F频率向量，函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。

    指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft

    语法中，短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量，为四舍五入的频率，其长度

    等于S的行数。

T---频谱图计算的时刻点，其长度等于上面定义的k，值为所分各段的中点。

P---能量谱密度PSD(Power Spectral Density)，对于实信号，P是各段PSD的单边周期估计；

    对于复信号，当指定F频率向量时，P为双边PSD。

    P矩阵的元素计算公式如下P(I,j)=k|S(I,j)|2，其中的的k是实值标量，定义如下

        对于单边PSD，计算公式如下，其中w(n)表示窗函数，Fs为采样频率，在0频率和奈奎斯特

        频率处，分子上的因子2改为1；

z527883588

失心控 发表于 2017-1-13 08:21
spectrogram功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。语法：     [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,nover ...

是不是分段计算FFT？