1樓：匿名使用者
n是表示對x的前n個點進行傅立葉變換，一般是越大越好，但太大可能會造成計算效率的下降，一般在保證足夠精度的情況下，只需適中的n值即可。
至於這個命令只是進行傅立葉變化，一般後邊應該計算功率密度和頻率序列，進而繪製功率密度譜影象。
2樓：盈梅花藍緞
對於上面這個問題，要看你所研究的物件（object）是什麼了？其實我們關心的並不是基頻，在fft或dft中，你經常遇到的一個東西就是歸一化頻率了，這樣的好處就是都在一個標準下進行計算罷了！如果我們研究的物件本身就是數字訊號，那麼我們並不需要取樣這一概念，也就沒有采樣頻率這一概念，直接用離散的dft或者fft來計算就行了，比如對於一個n點的序列或者數字訊號，你只要作大於等於n點的dft或者fft就可以安全重構原來的訊號了；第二個就是對於現實世界中的連續訊號（影象，語音等），取樣就非常重要了，取樣頻率必須滿足取樣定理才能安全重構原來的訊號，而我們是在抽樣的過程中考慮取樣頻率，在fft中其實可以不考慮，歸一化都可以，所以說提高取樣率我們的重點是能不能夠重構原來的訊號，如果原連續訊號的最高頻率分量或者頻寬很寬的話，那麼按照取樣定理就要提高取樣率了。
matlab y = fft(x) y = fft(x,n) 區別？有n沒有n對訊號頻譜有什麼影響？請各位大俠指點
3樓：半島向北
x為訊號，n為變換點數。
y = fft(x) 是對訊號x進行
快速傅立葉變換；
y = fft(x,n)就是對訊號x的前n個點進行快速傅立葉變換，如果n大於x的點數，則直接取前n個點，若小於n，則x先進行補零擴充套件為n點序列再求n點fft。
一般情況下，n要取最接近x長度的2的整數冪，這樣可以實現更快的fft,提高計算效率。
如何決定要使用多少點來做fft
4樓：啥名字好呢呢呢
fft程式，輸入是一組複數，輸出也是一組複數，想問一下輸入到底應該輸入什麼，輸出的複數的含義是什麼？給定一組序列的抽樣值，如何用fft確定它的頻率？
首先，fft函式出來的應該是個複數，每一個點分實部虛部兩部分。假設採用1024點fft，取樣頻率是fs，那麼第一個點對應0頻率點，第512點對應的就是fs/2的頻率點。然後從頭開始找模值最大的那個點，其所對應的頻率值應該就是你要的基波頻率了。
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。
雖然很多人都知道fft是什麼，可以用來做什麼，怎麼去做，但是卻不知道fft之後的結果是什麼意思、如何決定要使用多少點來做fft。一個模擬訊號，經過adc取樣之後，就變成了數字訊號。取樣定理告訴我們，取樣頻率要大於訊號頻率的兩倍，這些我就不在此羅嗦了。
取樣得到的數字訊號，就可以做fft變換了。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的整數次方。
假設取樣頻率為fs，訊號頻率f，取樣點數為n。那麼fft之後結果就是一個為n點的複數。每一個點就對應著一個頻率點。
這個點的模值，就是該頻率值下的幅度特性。具體跟原始訊號的幅度有什麼關係呢？假設原始訊號的峰值為a，那麼fft的結果的每個點（除了第一個點直流分量之外）的模值就是a的n/2倍。
而第一個點就是直流分量，它的模值就是直流分量的n倍。而每個點的相位呢，就是在該頻率下的訊號的相位。第一個點表示直流分量（即0hz），而最後一個點n的再下一個點（實際上這個點是不存在的，這裡是假設的第n+1個點，可以看做是將第一個點分做兩半分，另一半移到最後）則表示取樣頻率fs，這中間被n-1個點平均分成n等份，每個點的頻率依次增加。
例如某點n所表示的頻率為：fn =(n-1)*fs/n。由上面的公式可以看出，fn所能分辨到頻率為 fs/n，如果取樣頻率fs為1024hz，取樣點數為1024點，則可以分辨到1hz。
1024hz的取樣率取樣1024點，剛好是1秒，也就是說，取樣1秒時間的訊號並做fft，則結果可以分析到1hz，如果取樣2秒時間的訊號並做fft，則結果可以分析到0.5hz。如果要提高頻率分辨力，則必須增加取樣點數，也即取樣時間。
頻率解析度和取樣時間是倒數關係。假設fft之後某點n用複數a+bi表示，那麼這個複數的模就是an=根號a*a+b*b，相位就是pn=atan2(b,a)。根據以上的結果，就可以計算出n點（n≠1，且n<=n/2）對應的訊號的表示式為：
an/(n/2)*cos(2*pi*fn*t+pn)，即2*an/n*cos(2*pi*fn*t+pn)。對於n=1點的訊號，是直流分量，幅度即為a1/n。由於fft結果的對稱性，通常我們只使用前半部分的結果，即小於取樣頻率一半的結果。
好了，說了半天，看著公式也暈，下面以一個實際的訊號來做說明。假設我們有一個訊號，它含有2v的直流分量，頻率為50hz、相位為-30度、幅度為3v的交流訊號，以及一個頻率為75hz、相位為90度、幅度為1.5v的交流訊號。
用數學表示式就是如下：
s=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)
式中cos引數為弧度，所以-30度和90度要分別換算成弧度。我們以256hz的取樣率對這個訊號進行取樣，總共取樣256點。按照我們上面的分析，fn=(n-1)*fs/n，我們可以知道，每兩個點之間的間距就是1hz，第n個點的頻率就是n-1。
我們的訊號有3個頻率：0hz、50hz、75hz，應該分別在第1個點、第51個點、第76個點上出現峰值，其它各點應該接近0。實際情況如何呢？
我們來看看fft的結果的模值如圖所示。
從圖中我們可以看到，在第1點、第51點、和第76點附近有比較大的值。我們分別將這三個點附近的資料拿上來細看：
1點： 512+0i
2點： -2.6195e-14 - 1.4162e-13i
3點： -2.8586e-14 - 1.1898e-13i
50點：-6.2076e-13 - 2.1713e-12i
51點：332.55 - 192i
52點：-1.6707e-12 - 1.5241e-12i
75點：-2.2199e-13 -1.0076e-12i
76點：3.4315e-12 + 192i
77點：-3.0263e-14 +7.5609e-13i
很明顯，1點、51點、76點的值都比較大，它附近的點值都很小，可以認為是0，即在那些頻率點上的訊號幅度為0。接著，我們來計算各點的幅度值。分別計算這三個點的模值，結果如下：
1點： 512
51點：384
76點：192
按照公式，可以計算出直流分量為：512/n=512/256=2；50hz訊號的幅度為：384/(n/2)=384/(256/2)=3；75hz訊號的幅度為192/(n/2)=192/(256/2)=1.
5。可見，從頻譜分析出來的幅度是正確的。然後再來計算相位資訊。
直流訊號沒有相位可言，不用管它。先計算50hz訊號的相位，atan2(-192, 332.55)=-0.
5236,結果是弧度，換算為角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。
再計算75hz訊號的相位，atan2(192, 3.4315e-12)=1.5708弧度，換算成角度180*1.
5708/pi=90.0002。可見，相位也是對的。
根據fft結果以及上面的分析計算，我們就可以寫出訊號的表示式了，它就是我們開始提供的訊號。
總結：假設取樣頻率為fs，取樣點數為n，做fft之後，某一點n（n從1開始）表示的頻率為：fn=(n-1)*fs/n；該點的模值除以n/2就是對應該頻率下的訊號的幅度（對於直流訊號是除以n）；該點的相位即是對應該頻率下的訊號的相位。
相位的計算可用函式atan2(b,a)計算。atan2(b,a)是求座標為(a,b)點的角度值，範圍從-pi到pi。要精確到xhz，則需要取樣長度為1/x秒的訊號，並做fft。
要提高頻率解析度，就需要增加取樣點數，這在一些實際的應用中是不現實的，需要在較短的時間內完成分析。解決這個問題的方法有頻率細分法，比較簡單的方法是取樣比較短時間的訊號，然後在後面補充一定數量的0，使其長度達到需要的點數，再做fft，這在一定程度上能夠提高頻率分辨力。
具體的頻率細分法可參考相關文獻。
附錄：本測試資料使用的matlab程式
close all; %先關閉所有**
adc=2; %直流分量幅度
a1=3; %頻率f1訊號的幅度
a2=1.5; %頻率f2訊號的幅度
f1=50; %訊號1頻率(hz)
f2=75; %訊號2頻率(hz)
fs=256; %取樣頻率(hz)
p1=-30; %訊號1相位(度)
p2=90; %訊號相位(度)
n=256; %取樣點數
t=[0:1/fs:n/fs]; %取樣時刻
%訊號s=adc+a1*cos(2*pi*f1*t+pi*p1/180)+a2*cos(2*pi*f2*t+pi*p2/180);
%顯示原始訊號
plot(s);
title('原始訊號');
figure;
y = fft(s,n); %做fft變換
ayy = (abs(y)); %取模
plot(ayy(1:n)); %顯示原始的fft模值結果
title('fft 模值');
figure;
ayy=ayy/(n/2); %換算成實際的幅度
ayy(1)=ayy(1)/2;
f=([1:n]-1)*fs/n; %換算成實際的頻率值
plot(f(1:n/2),ayy(1:n/2)); %顯示換算後的fft模值結果
title('幅度-頻率曲線圖');
figure;
pyy=[1:n/2];
for i="1:n/2"
pyy(i)=phase(y(i)); %計算相位
pyy(i)=pyy(i)*180/pi; %換算為角度
end;
plot(f(1:n/2),pyy(1:n/2)); %顯示相點陣圖
title('相位-頻率曲線圖');
matlab中怎麼用fft變換求訊號的頻率，幅值和相位
i will not change no matter how u change 翻譯 電流不隨電壓的變化而變化。 懂點工程也要懂點生活 一 方法 把頻率值f先換算成角頻率，角頻率除以 2pi 在乘以你做fft的點數就可以。二 matlab的簡單介紹 matlab是美國mathworks公司出品的商...
php中n是如何使用的，php中 n是什麼意思 ？
幻翼高達 2 在index.php中，輸入 echo nl2br hello nworld 3 瀏覽器執行index.php頁面，此時hello和world中間被換行了。 說實話如果一個 的前臺都是注入漏洞，那麼憑經驗，萬能密碼進後臺的機率基本上是 百分之百。可是有的人說對php的站如果是gpc魔術...
中n的這個怎麼打出來？不是 ，word中 n 的這個 怎麼打出來？ 不是
直接按那個鍵就可以打出來啊，是這個吧 shift 那個鍵打出來是 你要是還覺得不對可以在word中插入 符號試試，希望可以幫到你 紅米米一 1 軟鍵盤輸入 包括智慧abc 全拼 王碼五筆 微軟拼音 紫光 搜狗 極點五筆等絕大多數輸入法，都提供了軟鍵盤輸入功能。單擊輸入法控制條上的小鍵盤樣按鈕，即可開...