不知道pwm脉冲波什么样,一个例子
运用 FFT 求取矩形脉冲的频谱
[cftbyfft.m]
- function [AW,f]=cftbyfft(wt,t,flag)
- %cftbyfft.m
- % 本程序采用 FFT 计算连续时间 Fourier 变换。输出幅频谱数据对 (f,AW) 。
- % 输入量 (wt,t) 为已经窗口化了的时间函数 wt(t) ,它们分别是长度为 N 的向量。
- % 对于 " 非平凡 " 取值时段有限的情况,应使该时段与窗口长度相比足够小。以
- % 提高频率分辨率。
- % 对于 " 非平凡 " 取值时段无限的情况,窗口长度的选取应使窗口外的函数值小
- % 到可忽略,以提高近似精度。
- % 输入宗量 flag 控制输出 CFT 的频率范围。
- % flag 取非 0 时(缺省使用),频率范围在 [0,fs );
- % flag 取 0 时,频率范围在 [-fs/2,fs/2) 。
- if nargin==2;flag=1; end
- N=length(t); % 采样点数,应为 2 的幂次,以求快速。
- T=t(length(t))-t(1); % 窗口长度
- dt=T/N; % 时间分辨率。
- W0=fft(wt); % 施行 FFT 变换 <16>
- W=dt*W0; % 算得 [0,fs) 上的 N 点 CFT 值
- df=1/T; % 频率分辨率
- n=0:1:(N-1);
- % 把以上计算结果改写到 [-fs/2,fs/2] 范围
- if flag==0
- n=-N/2:(N/2-1);
- W=fftshift(W); % 产生满足式( 5.13.3.1-6 )的频谱
- end
- f=n*df; % 频率分度向量
- AW=abs(W); % 福频谱数据向量
- if nargout==0
- plot(f,AW);grid,xlabel( ' 频率 f' );ylabel( '|w(f)|' )
- end
- 运行以下指令,绘制时域波形和幅频谱
- M=5; % 做 2 的幂次用。本例把 M 设得较小,是为了观察混迭。 <1>
- tend=1; % 波形取非零值的时间长度。
- T=10; % 窗口化长度应足够大,以减小窗口化引起的泄露“旁瓣”效应。 <3>
- N=2^M; % 采样点数,取 2 的幂是为使 FFT 运算较快。
- dt=T/N; % 以上 T 、 N 的取值应使 N/T=fs 采样频率大于两倍时间波形带宽,以克服
- % 采样引起的频谱混迭。
- % 在本例中,据理论分析知 W(f=7.5)=Sa(7.5*pi)=1/(7.5*pi)<5% 。
- % 因此,可近似认为本例时间信号带宽为 7.5Hz 。
- n=0:N-1; % 采样序列
- t=n*dt; % 采样点时间序列
- w=zeros(size(t,2),1);
- Tow=find((tend-t)>0); % 产生非零波形时段的相应序列
- w(Tow,1)=ones(length(Tow),1); % 在窗口时段内定义的完整波形
- plot(t,w,'b','LineWidth',2.5),title('Time Waveform');xlabel('t --- >')
- [AW,f]=cftbyfft(w,t,0);
- ff=f+eps; % 为避免下面指令出现 0/0 而采取的措施
- AWW=abs(sin(pi*ff)./(pi*ff));
- plot(f,AW,'b-',ff,AWW,'r:')
- title('Aliasing caused by undersampling')
- xlabel('f --- >');ylabel('|W(f)|'),legend('by FFT','Theoretical')
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如果采样频率太低会出现混迭现象
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