matlab基础之128点fft分析数据,各个数据的频谱整体分析
2012-06-08 17:08
411 查看
numb_fft=128;
numb_seg=15;
fftout(128,10)=0;
load('271.mat');
for d=0:(numb_seg-1)
signal=round(X271_DE_time((d*128+1):(d*128+128),1)*65536/3);
fftout(1:128,(d+1))=abs(fft(signal(1:128,1),128))/128;
fftout((d*64+1):(d*64+64),1)=fftout(1:64,(d+1));
end
figure,
plot(1:64*numb_seg,fftout(1:64*numb_seg));
title('Power spectral density');
xlabel('Frequency (Hz)');
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[64,128,192,64*4,64*5,64*6,64*7,64*8,64*9,64*10,64*11,64*12,64*13,64*14,64*15]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[500,1000,1500,2000,2500]);
grid;
numb_seg=15;
fftout(128,10)=0;
load('271.mat');
for d=0:(numb_seg-1)
signal=round(X271_DE_time((d*128+1):(d*128+128),1)*65536/3);
fftout(1:128,(d+1))=abs(fft(signal(1:128,1),128))/128;
fftout((d*64+1):(d*64+64),1)=fftout(1:64,(d+1));
end
figure,
plot(1:64*numb_seg,fftout(1:64*numb_seg));
title('Power spectral density');
xlabel('Frequency (Hz)');
set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[64,128,192,64*4,64*5,64*6,64*7,64*8,64*9,64*10,64*11,64*12,64*13,64*14,64*15]);
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[500,1000,1500,2000,2500]);
grid;
相关文章推荐
- MATLAB中使用FFT做频谱分析时频率分辨率问题(转载)
- matlab fft变换 分析频谱
- 通过MATLAB对从串口采集上来的一组数据进行频谱分析
- fft分析前后频谱数据
- matlab FFT频谱分析
- fft分析前后频谱数据
- 利用Python进行数据分析(4) NumPy基础: ndarray简单介绍
- Matlab信号提取、频谱分析、滤波、阈值设定、寻找极值点
- 数据分析最常用的matplot基础使用笔记
- Apache整体分析--基础
- 数学之路(2)-数据分析-R基础(8)
- 前Google CIO创立、以大数据为基础的信用及承销评估分析平台ZestFinance获2000万美元C轮融资
- 数据分析:Weka,Matlab,R,SPSS,SAS等分析软件
- 数据挖掘-SVM(支持向量机)的matlab基础DEMO详细注解
- [Mac] R入门 三 基础数据分析的一些简单方法
- python数据分析实战教程 python大数据分析实例教程 python量化分析实例教程 零基础python数据分析教程
- 离散信号MATLAB频谱分析程序
- 零基础学习Python数据分析
- 数据分析中的统计学基础--数理统计基础
- java基础数据类型分析