信号的阻尼正弦形式 FFT

信息处理 fft 离散信号 信号分析
2022-01-27 15:27:49

我正在为信号分析课程做作业,我必须分析信号。我现在已经尝试了很多东西,但仍然让我感到困扰的是 FFT 看起来很奇怪,而且看起来不像我们在课堂上学到的“正常外观”FFT。

FFT(复数值的绝对值): 在此处输入图像描述

FFT(无绝对值):

上图中的 FFT 在 0-30Hz 频率范围内放大。其余频率范围没有显示很多(高)峰值,这可能是由噪声引起的。

该信号是在焊接过程中使用采样频率为 1000Hz 的示波器产生的。我对信号进行了滤波以去除噪声,然后使用 MATLAB 的 fft 函数将信号转换为频谱。

滤波前后的信号: 在此处输入图像描述

我的一般问题是,显示的 FFT 是否有效还是我犯了错误?我估计地面频率在5.5Hz左右,当我取一个周期的大正弦波时可以这样说吗?我还注意到一个(地面??)周期内大约有 64 个小正弦波,这是一种高谐波形式吗?

如果我的理论是正确的,是什么导致 fft 成为阻尼正弦形式?

我使用的代码基本上如下。我把噪声过滤掉了,因为我认为这个问题没有必要。数据集是一个 40100 行的矩阵。

fs = 1000;
cleanSignaal = data(:,4);
fftSignal = fft(cleanSignaal)/lenght(cleanSignaal);
f = fs/(2*length(fftSignal)):fs/length(fftSignal):fs;
plot(f,abs(fftSignal));
xlim([0 fs(m)/2]);
title('Fast Fourier Transform')
xlabel('Frequentie (Hz)')
ylabel('Magnitude')
1个回答

你所拥有的是一个非常锋利的矩形棚车形状的功能。它大约位于数据集的中点。您的幅度谱看起来是正确的,因为它是一个非常低的基本频率,带有大量谐波。您没有“绝对值”的 FFT 可能只是绘制实值或虚值。该图中的振荡发生是因为该脉冲在数据集中的中心位置。情节不太可能有任何有用的信息。我不知道你想从这个尝试中找到什么,但如果你对脉冲周期感兴趣,你可以将数据集的末尾归零,提供更细粒度的频率数据,你可以用它来测量基频。那或者你可以直接测量它,这可能要容易得多。