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用Matlab FFT计算的频谱对于不同的样本长度(相同的点数但F不同)不能给出一致的结果？

这个问题涉及到频谱分析和FFT算法。FFT（快速傅里叶变换）是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法，常用于信号处理和频谱分析。

对于不同的样本长度（相同的点数但F不同），FFT计算的频谱结果可能会有差异。这是因为FFT算法是基于离散傅里叶变换（DFT）的，而DFT要求输入信号的长度是固定的。当样本长度不同时，FFT算法会对输入信号进行零填充或截断操作，以满足要求的长度。

由于零填充或截断操作会改变输入信号的时域特性，因此不同的样本长度可能会导致不一致的频谱结果。具体来说，频谱的分辨率和频率间隔可能会受到影响。较长的样本长度通常可以提供更高的频谱分辨率，而较短的样本长度可能会导致频谱分辨率较低。

为了获得一致的频谱结果，可以考虑对输入信号进行预处理，例如使用插值或重采样技术将不同长度的样本调整为相同的长度。这样可以确保在进行FFT计算时，输入信号的长度是一致的，从而得到一致的频谱结果。

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另外，振幅的大小与所用采样点数有关，采用128点和1024点的相同频率的振幅是有不同的表现值，但在同一幅图中，40Hz与15Hz振动幅值之比均为4：1，与真实振幅0.5：2是一致的。...对信号进行频谱分析时，数据样本应有足够的长度，一般FFT程序中所用数据点数与原含有信号数据点数相同，这样的频谱图具有较高的质量，可减小因补零或截断而产生的影响。...可见，采样数据过少，运用FFT变换不能分辨出其中的频率成分。添加零后可增加频谱中的数据个数，谱的密度增高了，但仍不能分辨其中的频率成分，即谱的分辨率没有提高。...第三：功率谱 matlab实现经典功率谱估计 fft做出来是频谱，psd做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息；频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数 matlab...当然也可以直接采用卷积进行计算，但是结果会与xcorr的不同。事实上，两者既然有定理保证，那么结果一定是相同的，只是没有用对公式而已。

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OFDM通信连路仿真学习

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基于MATLAB语音信号的处理与滤波

三、设计过程 1.语音信号采集 fs = 8000; % 采样频率 duration = 2; % 时间长度(秒） n = duration*fs; % 采样点数...图2 语音信号预处理结果分析对采集到的语音信号分别做傅里叶变换进行频谱分析，并显示频谱图，观察各自的幅频谱特性。...该频谱图横坐标并未进行对应关系处理，但仍不失其频谱特性的本质，由频谱图可清楚地看到样本声音主要以低频为主。...变换由图4可得8000点和16000点的幅度谱和相位谱基本相同，但8000比16000的图形线有点稀疏，故，点数越多，线条越密集。...*log10(abs(yx1))); title('滤波后的相对幅度谱'); 图8 滤波前后的相对幅度谱通过滤波前后两种信号的对比，它们的幅度基本一致，但原声比滤波后的声音清晰和自然，因原声经过低通滤波器后

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做EEG频谱分析，看这一篇文章就够了！

笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。 1.频谱分析的方法有哪些？...本文，笔者主要对经典功率谱分析方法中的直接法（周期图法）以及在EEG频谱分析中最常用的改进直接法（Welch法）进行详细的介绍，并给出相应的Matlab程序。 ?...例1：按照直接法计算PSD的定义，利用Matlab中的fft函数直接计算信号y=5sin(2pif1t)+3cos(2pif2*t)+δ（其中f1=20Hz，f2=35Hz，δ为一随机噪声）的PSD。...例1：按照直接法计算PSD的定义，利用Matlab中的fft函数直接计算信号y=5sin(2pif1t)+3cos(2pif2*t)+δ（其中f1=20Hz，f2=35Hz，δ为一随机噪声）的PSD。...4.总结本文首先对目前进行PSD计算的不同方法进行了总结和简单介绍，重点详细介绍了如何利用直接法和改进的直接法（Welch法）来计算信号的PSD，并给出了Matlab程序。

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'); ylabel('Correlation'); 结果如下：对于信号 A（长度为 M）和信号 B（长度为 N），不指定额外的参数时，xcrorr(A,B) 函数返回一个长度为 2*max(...刚刚我们在时域做相关的时候，第一个数是 B 的最右边和 A 的最左边相乘的结果，也就是这样 A： 1 2 3 4 B： 1 2 3 4 但用 FFT 等效的循环卷积...2、正弦信号频域自相关 ①、MATLAB 代码 % 步骤 1: 生成128点的正弦信号 N = 128; % 信号长度 t = 0:N-1; % 时间向量 f = 1; % 频率 x = sin(2*pi...'); ②、运行结果正弦信号经过 FFT、与其复共轭乘积以及 IFFT 的过程后，结果看似与原始信号在幅度上一致，但相位有所不同。...但由于初始信号是一个简单的正弦波，其频域表示集中在特定的频率点，IFFT的结果将试图重建一个时域信号，其形式为一个频率相同但相位可能不同的正弦波。

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MATLAB实现FFT 及信号的谱分析

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ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换，公式描述如下： 28.2.3 函数描述 Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。...Y = fft(X, n) 返回 n 点 DFT。如果未指定任何值，则 Y 的大小与 X 相同。如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) %绘制波形 title('幅频相应'); xlabel('频率'); ylabel('幅度'); 从上面的幅频相应，我们可以看出，两个正弦波的频谱并不是准确的...因为直接用fft得出的数据与频率不是对应的，fftshift可以纠正过来以下是Matlab的帮助文件中对fftshift的说明： Y = fftshift(X) rearranges the outputs

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