資料採集的取樣頻率對頻譜測量有什麼影響

2021-03-04 09:21:29 字數 4652 閱讀 2440

1樓:流浪兵痞

滿足奈奎

bai斯特取樣定理du的前提下

,取樣頻率zhi越高,時域內訊號

dao解析度就專越高,採集到的訊號就越接近屬原始訊號,在頻譜上的頻帶就越寬,有利於後期頻域分析

相位分量的相位改變是不影響該波的頻率成分和幅值大小,也就是說,在幅頻內的本質是沒有發生改變的,所以最終合成的波形幅值頻譜是不會改變的

matlab中的fft的取樣頻率和取樣點怎樣確定?

2樓:南瓜蘋果

在matlab中做fft,首先編寫函式,對不同的取樣頻率和取樣點數,計算fft後的頻率序列及其對應的幅值:

function [f amplitude] = yopheefft(samplerate,fft_points)

n = 0:fft_points-1;

t = n/samplerate; %取樣時間序列

f_all = n*samplerate/fft_points; %頻率序列 %構造混有噪聲的週期訊號並取樣

signal = 2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t)); %對訊號進行快速fourier變換,並求振幅

amplitude_all = abs(fft(signal,fft_points))*2/fft_points;

f = f_all(1:fft_points/2);

amplitude = amplitude_all(1:fft_points/2);

擴充套件資料

matlab中fft函式的意義:

fft是離散傅立葉變換的快速演算法,可以將一個訊號變換到頻域。有些訊號在時域上是很難看出什麼特徵的,但是如果變換到頻域之後,就很容易看出特徵了。這就是很多訊號分析採用fft變換的原因。

另外,fft可以將一個訊號的頻譜提取出來,這在頻譜分析方面也是經常用的。

模擬訊號經過adc取樣之後變成數字訊號,可對此數字訊號做fft變換。n個取樣點經過fft之後就可以得到n個點的fft結果。為了方便進行fft運算,通常n取2的整數次冪。

假設取樣頻率為fs,訊號頻率為f,取樣點數為n。則fft之後結果為n點複數,其中每一個點對應著一個頻率點,該點複數的模值為原始訊號在該頻率值下的幅度特性。

具體為:假設原始訊號在某頻率點的幅值為a,則該頻點對應的fft點複數的模值為a的n/2倍。而fft第一點為原始訊號的直流分量,其模值為原始訊號模值的n倍。

對於相位,fft複數的相位即為原始訊號在該頻率點處的相位。

3樓:湯霞姝進越

假設你的訊號是8個點,取樣頻率是100hz。那麼,該訊號的頻率是50hz,那麼頻率軸每個間隔是50/(8-1),設為df那麼,頻率軸是0df2*df3*df4*df也就是說,對於8個點的訊號,你會得到頻率間隔是50/(8-1),可以得到8/2+1個頻率點。也就是說,對於n個點的訊號,你會得到頻率間隔是50/(n-1),可以得到n/2+1個頻率點。

注意,n是2的某次冪

4樓:啟用小號

你的理解也是錯的,取樣頻率,用來確定資料的間隔

,就是每隔取樣頻率倒數,有一個資料點,頻率的間隔是通過取樣頻率和資料點進行確認的,取樣頻率與資料點的相除,資料點的多少2的多少次方和計算方法有關係,你可以複習下快速傅立葉變換。

5樓:匿名使用者

問題1:通常所講的取樣時間間隔與取樣頻率是有倒數關係的,即ts=1/fs;所以你說的fs=1e5是對的。

問題2:matlab中的fft函式的兩種使用方法,都是用一般數字訊號處理教材上所講的基2的cooley-tukey fft演算法,區別是後者指定了fft的點數,我們知道對於基2的fft,當取樣點數為2的冪次時,精度更高,計算速度更快。所以指定2的冪次點數更好。

問題3:取樣點數n自然是看你的取樣頻率了,如果你指的是fft點數,則一般為取樣點數n向上取的最小的2的冪次,當然越大,解析度越高。fft的解析度=(取樣頻率fs)/(fft點數)。

所以相同取樣頻率下,點數越大,解析度越高。

6樓:楊好巨蟹座

一.呼叫方法

x=fft(x);

x=fft(x,n);

x=ifft(x);

x=ifft(x,n)

用matlab進行譜分析時注意:

(1)函式fft返回值的資料結構具有對稱性。

例:n=8;

n=0:n-1;

xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];

xk=fft(xn)

→xk =

39.0000 -10.7782 + 6.

2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.

7071i 5.0000 4.7782 + 7.

7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.

2929i

xk與xn的維數相同,共有8個元素。xk的第一個數對應於直流分量,即頻率值為0。

(2)做fft分析時,幅值大小與fft選擇的點數有關,但不影響分析結果。在ifft時已經做了處理。要得到真實的振幅值的大小,只要將得到的變換後結果乘以2除以n即可。

二.fft應用舉例

例1:x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。取樣頻率fs=100hz,分別繪製n=128、1024點幅頻圖。

clf;

fs=100;n=128; %取樣頻率和資料點數

n=0:n-1;t=n/fs; %時間序列

x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %訊號

y=fft(x,n); %對訊號進行快速fourier變換

mag=abs(y); %求得fourier變換後的振幅

f=n*fs/n; %頻率序列

subplot(2,2,1),plot(f,mag); %繪出隨頻率變化的振幅

xlabel('頻率/hz');

ylabel('振幅');title('n=128');grid on;

subplot(2,2,2),plot(f(1:n/2),mag(1:n/2)); %繪出nyquist頻率之前隨頻率變化的振幅

xlabel('頻率/hz');

ylabel('振幅');title('n=128');grid on;

%對訊號取樣資料為1024點的處理

fs=100;n=1024;n=0:n-1;t=n/fs;

x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %訊號

y=fft(x,n); %對訊號進行快速fourier變換

mag=abs(y); %求取fourier變換的振幅

f=n*fs/n;

subplot(2,2,3),plot(f,mag); %繪出隨頻率變化的振幅

xlabel('頻率/hz');

ylabel('振幅');title('n=1024');grid on;

subplot(2,2,4)

plot(f(1:n/2),mag(1:n/2)); %繪出nyquist頻率之前隨頻率變化的振幅

xlabel('頻率/hz');

ylabel('振幅');title('n=1024');grid on;

fft對訊號進行頻譜分析時,訊號的頻率的解析度與什麼有關?能否給出其數學關係?

7樓:匿名使用者

在對抄訊號做fft時,頻率的解析度與n點的大小有關,n越大,解析度越高,但要注意的是n的大小指的是對訊號的取樣數,一定要攜帶訊號的資訊,如果單純的新增值為零的取樣點是無法提高頻譜解析度的,具體可以參看程佩清的數字訊號處理。

8樓:卜項離

數字域的頻率解析度 = 2*pi / 取樣點數;

模擬域的頻率解析度 = 取樣頻率 / 取樣點數;

固定取樣頻率,增加取樣點數 能 增加解析度 即 固定取樣頻率,增加取樣周波數 能增加解析度

9樓:電子技術解答

頻率的解析度=取樣頻率/取樣點數

取樣後訊號頻率與取樣前有什麼區別?取樣會不會改變原來訊號的頻率?

10樓:且無法問問題

最後輸出的訊號頻率還是50hz,在滿足奈奎斯特取樣定理的條件下,取樣不會改變訊號的週期,頻譜的形狀也沒有改變,但是把頻譜搬移了

11樓:鍥嶃棝

比如某bai個廣播電臺發射的調幅波信

du號的頻率

就是該zhi電臺的頻率dao,如900千周,這個頻率就是載版波頻率權。這個是交流放大器的需要。而取樣頻率是對連續(模擬)訊號進行離散取樣(變成數字訊號)時所用的頻率。

二者不是一回事。

訊號頻譜分析 取樣頻率越高越好嗎

12樓:匿名使用者

理論上講,取樣頻率越高,對訊號的還原度越高。但是那樣對硬體要求太高,處理的資料量太大,未必實用。一般來說,根據訊號源的特點和後續電路設計標準,採取適合的取樣頻率和能滿足指標要求的儀器進行,就可以了。

13樓:匿名使用者

只要滿足可以建立的複數方程式就可以了

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