Ta članek nas bo naučil o delovanju FFT v MATLAB-u.
Razumevanje FFT
The Hitra Fourierjeva transformacija (FFT) predstavlja posebno tehniko, ki nam pomaga drugače razumeti signale. Običajno so signali prikazani kot zaporedja številk, ki se spreminjajo skozi čas, vendar z FFT, lahko vidimo, katere različne frekvence so prisotne v signalu in kako močne so. To je tako, kot če bi signal razdelili na note in videli, kako glasna je vsaka nota.
The FFT algoritem naredi veliko zapletene matematike na podatkih signala. Prevzame signal in ga razdeli na manjše dele, nato izračuna frekvence in njihove jakosti za vsak del. Končno združi vse rezultate, da nam da sliko frekvenčne vsebine signala, faznih razmerij in drugih pomembnih značilnosti.
Ta tehnika se uporablja na številnih področjih, saj nam pomaga bolje analizirati in razumeti signale. Na primer, v obdelavo signala , lahko uporabimo FFT za filtriranje neželenega šuma ali zaznavanje določenih vzorcev. notri zvočna analiza , lahko prepoznamo različne zvoke ali analiziramo kakovost zvočnega posnetka. notri obdelava slik , FFT nam lahko pomaga analizirati prostorske frekvence na sliki. In v telekomunikacijah, FFT se uporablja za učinkovito oddajanje in sprejemanje signalov.
Kako uporabljati FFT v MATLAB
MATLAB nudi vgrajeno funkcijo, imenovano fft ki nam omogoča izvedbo Hitra Fourierjeva transformacija (FFT) izračuni na signalih. Ta funkcija je enostavna za uporabo in ponuja različne možnosti za analizo in manipulacijo signalov v frekvenčni domeni:
Sintaksa za uporabo FFT funkcije v MATLAB-u so podane spodaj:
F = fft ( x )F = fft ( x,n )
F = fft ( x,n,dim )
Tukaj:
F= fft(x) prinaša izračun Diskretna Fourierjeva transformacija (DFT) od x z uporabo Hitra Fourierjeva transformacija (FFT) algoritem.
- Če x predstavlja vektor, fft(x) daje vektorsko Fourierjevo transformacijo.
- Če x predstavlja matriko, fft(x) zagotavlja Fourierjevo transformacijo vsakega stolpca tako, da vsak stolpec obravnava kot vektor.
F = fft(x,n) daje n-točkovni DFT. F ima enako velikost kot x, če ni navedena nobena vrednost.
- Če je x vektor in je njegova dolžina manjša od n, dobi x oblazinjenje s končnimi ničlami, dokler ne doseže n.
- Če je x vektor in njegova dolžina presega n, je prirezan na to dolžino n.
- Če je x matrika, se vsak stolpec obravnava kot vektorski primer.
F = fft(x,n,dim) daje Fourierjevo transformacijo vzdolž dane dimenzije dim. Recimo, fft(x, n, 2) daje n-točkovno Fourierjevo transformacijo za vsako vrstico, če x predstavlja matriko.
Naslednji primeri ponazarjajo delovanje FFT funkcijo v MATLAB-u.
Primer 1
Lahko uporabimo FFT v MATLAB za prikaz generiranja in analize signala s posebnimi frekvenčnimi komponentami in naključnim šumom.
Na primer:
ls = 2000 ;fs = 1500 ;
ts = 1 /fs;
tv = ( 0 :ls- 1 ) *ts;
f = 0,6 * brez ( 2 * pi * petdeset *tv ) + 3 * randn ( velikost ( tv ) ) + brez ( 2 * pi * 120 *tv ) ;
plot ( 1000 *tv ( 1 : petdeset ) ,f ( 1 : petdeset ) )
xlabel ( 'tv (ms)' )
ylabel ( 'f(tv)' )
naslov ( 'Pokvarjen signal z naključnim šumom z ničelno srednjo vrednostjo' )
F = fft ( f ) ;
PS2 = abs ( F/ ls ) ;
PS1 = PS2 ( 1 : ls / 2 + 1 ) ;
PS1 ( 2 :konec- 1 ) = 2 *PS1 ( 2 :konec- 1 ) ;
f = fs* ( 0 : ( ls / 2 ) ) / ls ;
plot ( f, PS1 )
naslov ( 'Amplitudni spekter (enostranski) PS1 za f(t)' )
xlabel ( 'f(Hz)' )
ylabel ( '|PS1(f)|' )
Navedena koda ustvari signal z dolžino 2000 vzorcev (ls) , frekvenca vzorčenja 1500 Hz (fs) in a obdobje vzorčenja (ts) . The časovni vektor (tv) se ustvari na podlagi teh parametrov. Signal f je sestavljen iz kombinacije sinusnih komponent pri 50 Hz in 120 Hz, skupaj z naključnim šumom ničelne vrednosti. Nato se nariše s segmentom prvih 50 vzorcev. Koda nadalje izračuna FFT signala in izračuna amplitudni spekter (PS1) . Končno se amplitudni spekter nariše glede na ustrezne frekvence (f) v Hz.
Primer 2
Tukaj je še en primer, ki uporablja FFT funkcijo v MATLAB za transformacijo Gaussovega impulza skozi časovno področje v frekvenčno področje.
fs = 500 ;ts = - 0,5 : 1 /fs: 0,5 ;
ls = dolžina ( ts ) ;
f = 1 / ( 4 * sqrt ( 2 * pi * 0,02 ) ) * ( exp ( -ts.^ 2 / ( 2 * 0,02 ) ) ) ;
plot ( ts,f )
xlabel ( 'Čas (t)' )
ylabel ( 'f(t)' )
naslov ( 'Časovna domena' )
npr. = 2 ^naslednjapow2 ( ls ) ;
f = fs* ( 0 : ( npr./ 2 ) ) /npr.;
F = fft ( f,np ) ;
PF = abs ( F/np ) ;
plot ( f,PF ( 1 :npr./ 2 + 1 ) )
xlabel ( '(f)' )
ylabel ( '|PF(f)|' )
naslov ( 'Frekvenčna domena' )
Priložena koda ustvari Gaussov impulzni signal v časovni domeni in analizira njegovo frekvenčno vsebino z uporabo Hitra Fourierjeva transformacija (FFT) v MATLAB-u. Nariše se signal časovne domene in nato FFT se izvede za pridobitev predstavitve frekvenčne domene. Posledično amplitudni spekter je narisana proti ustreznim frekvencam.
Primer 3
Naslednji primer ustvari tri sinusne signale z različnimi frekvencami in jih nariše v časovni domeni z uporabo FFT funkcijo v MATLAB-u.
fs = 2500 ;ts = 1 /fs;
ls = 3000 ;
t = ( 0 :ls- 1 ) *ts;
r1 = brez ( 3 * pi * 60 *t ) ;
r2 = brez ( 3 * pi * 140 *t ) ;
r3 = brez ( 3 * pi * 350 *t ) ;
f = [ r1; r2; r3 ] ;
za k = 1 : 3
podzaplet ( 3 , 1 ,k )
plot ( t ( 1 : 250 ) ,f ( k, 1 : 250 ) )
naslov ( [ 'Št. vrstice' , št.2str ( k ) , ' (časovna domena)' ] )
konec
npr. = 2 ^naslednjapow2 ( ls ) ;
d = 2 ;
F = fft ( f,np,d ) ;
PS2 = abs ( F/ ls ) ;
PS1 = PS2 ( :, 1 :npr./ 2 + 1 ) ;
PS1 ( :, 2 :konec- 1 ) = 2 *PS1 ( :, 2 :konec- 1 ) ;
za k= 1 : 3
podzaplet ( 3 , 1 ,k )
plot ( 0 : ( fs/np ) : ( fs/ 2 -fs/np ) ,PS1 ( k, 1 :npr./ 2 ) )
naslov ( [ 'Št. vrstice' , št.2str ( k ) , '(frekvenčna domena)' ] )
konec
V zgornji kodi so v izhodnem oknu v časovni domeni prikazani trije sinusni valovi, r1, r2 in r3. Signal frekvenčne domene »PS1« se ustvari z uporabo funkcije FFT za valove za izračun vsakega od njihovih posameznih enostranskih amplitudnih spektrov.
Zaključek
The FFT je dragoceno orodje, ki nam pomaga drugače razumeti signale z analizo njihove frekvenčne vsebine. Z vgrajeno funkcijo MATLAB, fft, deluje FFT izračuni signalov postanejo priročni. Ta funkcija nam omogoča, da se naučimo ključnih podrobnosti o različnih frekvencah in relativnih intenzivnostih teh frekvenc s pretvorbo podatkov iz časovne domene v frekvenčno domeno. Zgornji vodnik je ključnega pomena za globlje razumevanje značilnosti signala in sprejemanje premišljenih odločitev v različnih aplikacijah.