急！！信号频谱测量实验问题

1、测到的是有效值，算出来的是峰峰值。

2、绝对不符合，未滤波之前。

这种方法特别适用于非重复性信号和持续时间很短的平稳随机过程及瞬态过程的频谱测量，也可用于周期信号的频谱测量，并能测量信号的相位。但由于数字电路技术中取样时间和数模变换速度的限制，现阶段这种方法只能测量40兆赫以下的信号的频谱。

扩展资料：

工作原理：

频谱指组成信号的全部频率分量的总集。在一般的频谱测量中,往往把幅度谱称为频谱。从图形来看,频谱可分为两种基本类型。

①离散频谱：又称线状频谱，图形呈线状，各条谱线（代表某频率分量幅度的线）之间有一定间隔。周期信号的频谱都是离散频谱，各条谱线之间的间隔相等，等于周期信号的基频或整数倍。

②连续频谱：各条谱线之间的间隔为无穷小，谱线连成一片。非周期信号和各种无规则噪声的频谱都是连续频谱，即在所观测的频率范围内的全部频率上都有信号谱线存在。

参考资料来源：百度百科-频谱测量

你的采样频率是25MHz，所以直接fft得到的频谱范围为是-125M~125M，数据是25k点，直接fft得到的频谱采样密度是每1k频率间隔画一个点，这可以吗

如果可以的话，

y = fft(x);

py = fftshift(abs(y)); % 取模，0频移到中间

plot((-12500:12499), py);

如果你要增大你的采样密度，可以对数据补0。如果要其中一段的频率你只要自己截取一段就可以了。相信fft的原理您是基本明白的。

采样的信号，你想满足奈奎斯特采样定理，是较高的采样频率，高通过的信号的最高频率，只有这样才能保证频域混叠，该数字信号进行采样，满分包含的所有信息信号开采，并没有引入干扰。这是时域信号的采样。上述的是一个理论，至于在工程实践中，采样频率是通常为3至5倍，甚至10倍，在开采的信号的频率，频率的增加而增加，的后端处理的工作量是很大的，但在信号质量更好。

频谱分析是指，在频域的频谱的信号分析，在频域中观察其各自的组件的功率的大小，和其理论是基于傅里叶变换“的信号，用线性系统“课程工程一般使用数字的方法，即是时域信号，数字化后的FFT，可以得到的频域波形

你好。频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。频谱广泛应用于声学、光学和无线电技术等方面。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。

clc

clear;

close;

fs = 8000;%采样频率

N = 256;%采样点数

T = fs/N;%频率分辨率

%deltf = fs/N = 8000/256 = 3125

%输入信号

f1 = 1000;

t = 0:1/fs:(N-1)/fs;

x = 02sin(2pitf1);

w = 0:fs/N:(fs-(fs/N));

%计算DFT

rol = exp(-1i2pi/N); %旋转因子

dft = zeros(1,N);

sum = 0;

for k = 1:N

for i =0:N-1

dft(k) = dft(k) + x(i+1)rol^(ki);

end

end

%频域插值提高分辨率

w1 = 0:0500012pi:2pi-0500012pi;

dtft = zeros(1,length(w1));

asum = 0;

%插值程序

for i =0:length(dtft)-1

w = 2pii/length(dtft);

for k = 0:N-1

asum = dft(k+1)fik(w,k,N);

dtft(i+1) = dtft(i+1)+asum;

end

end

w2 = 0+T:05fs0001:fs-05fs0001+T;

w3 = 0:fs/N:(fs-(fs/N));

%2000点fft

real = fft(x,2000);

w4 = 0:fs/2000:fs-4;

%频域插值提高分辨率

% w1 = 0:0500012pi:2pi-0500012pi;

% dtft = zeros(1,length(w1));

% asum = 0;

% %插值程序

% for i =0:length(dtft)-1

% w = 2pii/length(dtft);

% for k = 0:N-1

% asum = dft(k+1)fik(w,k,N);

% dtft(i+1) = dtft(i+1)+asum;

% end

% end

w2 = 0+T:05fs0001:fs-05fs0001+T;

w3 = 0:fs/N:(fs-(fs/N));

%加窗插值处理

nfft = 2000;

win = hanning(length(x));

x_hannig = xwin';

y2 = fft(x_hannig,N);

y3 = fft(x_hannig,2000);

w1 = 0:0500012pi:2pi-0500012pi;

dtft = zeros(1,length(w1));

asum = 0;

%插值程序

for i =0:length(dtft)-1

w = 2pii/length(dtft);

for k = 0:N-1

asum = y2(k+1)fik(w,k,N);

dtft(i+1) = dtft(i+1)+asum;

end

end

w5 = 0:05fs0001:fs-05fs0001;

figure

plot(w5,abs(dtft),'o',w4,abs(y3),'g')

legend('插值图像','理想逼近图像')

xlabel('频率')

ylabel('幅值')

title('fs = 8000hz fc=1000hz加汉宁窗结果')

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