关于使用Matlab里Powergui的FFTTool分析的问题及解决办法

MATLAB中常见问题的解决方法总结

MATLAB中常见问题的解决方法总结MATLAB是一种强大的数值计算和科学编程环境，被广泛应用于工程、科学研究和数据分析等领域。

然而，在使用MATLAB的过程中，我们常常会遇到各种各样的问题。

本文将总结一些常见问题，并提供相应的解决方法，以帮助读者更好地使用MATLAB。

1. 内存溢出问题在处理大规模数据或者运行占用内存较大的程序时，经常会遇到内存溢出的问题。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：- 使用循环代替矢量化操作：矢量化操作可能会导致内存占用过高，特别是在处理大型数据时。

通过将操作改为循环形式，可以减少内存的使用。

- 释放不必要的变量：在程序运行过程中，需要及时释放不再使用的变量。

可以使用clear命令清除不再需要的变量，并使用pack命令压缩内存空间。

- 增加系统虚拟内存：可以通过增加系统的虚拟内存来扩大MATLAB的可用内存空间。

在Windows系统中，可以通过“计算机属性-高级系统设置-高级-性能-设置-高级-虚拟内存-更改”来进行设置。

2. 代码运行速度慢问题当我们需要处理大量数据或者进行复杂的计算时，可能会遇到MATLAB代码运行速度慢的问题。

以下是一些优化代码运行速度的方法：- 矢量化操作：在MATLAB中，矢量化操作可以显著提高代码的执行速度。

矢量化操作意味着使用矩阵运算代替循环操作，这样可以充分利用MATLAB的内置优化工具。

- 预分配数组空间：在使用循环操作时，应该预先为数组分配足够的空间。

预分配数组空间可以避免因为MATLAB动态调整数组大小而导致的运行速度下降。

- 使用函数而不是脚本：在MATLAB中，函数比脚本通常执行得更快。

将代码封装成函数可以提高代码的复用性和执行效率。

- 使用编译器：对于一些复杂的计算和循环操作，可以使用MATLAB的JIT 编译器来提高代码的执行速度。

可以使用命令"mex -g"将MATLAB代码转换为C 或Fortran源代码，并进行编译。

[FFT] matlab中关于FFT的使用(理解频率分辨率、补零问题)

[FFT] matlab中关于FFT的使用(理解频率分辨率、补零问题).txt我这人从不记仇，一般有仇当场我就报了。

没什么事不要找我，有事更不用找我！就算是believe中间也藏了一个lie！我那么喜欢你，你喜欢我一下会死啊?我又不是人民币，怎么能让人人都喜欢我？[FFT]matlab中关于FFT的使用（理解频率分辨率、补零问题）一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。

例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。

Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。

（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。

在IFFT时已经做了处理。

要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。

二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。

采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf;fs=100;N=128; %采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N; %频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;%对信号采样数据为1024点的处理fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅f=n*fs/N;subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;subplot(2,2,4)plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;运行结果：fs=100Hz，Nyquist频率为fs/2=50Hz。

MatlabGUI中怎样导入一段声音,对它进行FFT分析？

MatlabGUI中怎样导入一段声音,对它进行FFT分析？
就是在gui对应的M文件里使用wav文件读取语句：
wavread（'*.wav'）*代表不同的文件名，同时读入的文件必须在当前的路径里。

如果需要得要各个参数，可是设置输出量：
[y,freq,bit]=wavread('*.wav')
至于FFT的分析，将wav文件读入后，用FFT函数进行分析。

下面的代码是一个实例，希望对你有所帮助。

用MATLAB对原始语音信号进行分析，画出它的时域波形和频谱fs=8000; %语音信号采样频率为8000
x1=wavread('pb8k.wav');
t=(0:length(x1)-1)/8000;
y1=fft(x1,2048); %对信号做2048点FFT变换
f=fs*(0:1023)/2048;
figure(1)
plot(t,x1) %做原始语音信号的时域图形
grid on;axis tight;
title('原始语音信号');
xlabel('time(s)');
ylabel('幅度');
figure(2)
plot(f,abs(y1(1:1024))) %做原始语音信号的FFT频谱图grid on;axis tight;
title('原始语音信号FFT频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');。

用matlab进行fft谐波分析

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。

为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。

假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。

那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。

每一个点就对应着一个频率点。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。

而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。

例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。

由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs 为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

MATLAB中常见问题解决方案大全

MATLAB中常见问题解决方案大全引言：MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

然而，在使用MATLAB的过程中，我们经常会遇到一些问题和困惑。

本文将总结一些常见的MATLAB问题，并提供相应的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这个工具。

一、MATLAB的安装问题解决方案1. 问题描述：安装MATLAB时遇到许可证问题。

解决方案：首先，确保已经获取到了有效的许可证文件。

然后，运行安装程序并按照提示进行操作。

若仍出现问题，可以尝试禁用防火墙、关闭杀毒软件，并以管理员身份运行安装程序。

2. 问题描述：安装过程中出现错误代码。

解决方案：错误代码通常会提供问题的具体描述，可通过MATLAB官方网站或谷歌搜索相关错误代码进行查找。

MATLAB官方网站提供了相应的解决方案和技术支持。

二、MATLAB的基础问题解决方案1. 问题描述：如何导入和保存数据？解决方案：可以使用`load`函数导入数据，使用`save`函数保存数据。

另外，MATLAB还支持其他格式的数据导入和导出，如`csvread`和`csvwrite`用于CSV格式，`xlsread`和`xlswrite`用于Excel格式等。

2. 问题描述：如何修改MATLAB的默认设置？解决方案：可以通过修改MATLAB的配置文件来实现。

通过运行命令`edit('matlabrc.m')`可以打开该文件，并根据需要修改默认设置。

三、MATLAB的数据处理问题解决方案1. 问题描述：如何处理丢失数据？解决方案：可以使用MATLAB提供的插值函数来处理丢失数据，如`interp1`和`interp2`等。

这些函数可以根据已有数据的趋势，推断出丢失数据的可能取值，从而填补空缺。

2. 问题描述：如何处理异常值？解决方案：可以使用MATLAB中的统计函数来处理异常值，如`mean`和`median`等。

解决MATLAB中常见问题的技巧和方法

解决MATLAB中常见问题的技巧和方法MATLAB是一种高级编程语言和数值计算环境，被广泛应用于工程、科学和数学等领域。

然而，在使用MATLAB的过程中，可能会遇到一些常见的问题，这些问题可能会降低编程效率和准确性。

本文将介绍一些解决MATLAB中常见问题的技巧和方法，以帮助用户更好地应对挑战。

第一，解决MATLAB速度慢的问题。

在使用MATLAB时，我们可能会遇到速度慢的情况，这对于大规模数据处理和复杂计算任务来说是一个常见问题。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 合理利用向量和矩阵运算。

MATLAB在处理向量和矩阵运算时具有高效的内建函数，因此我们应该尽量避免使用循环，并使用矩阵和向量的索引和运算进行计算。

2. 使用适当的数据类型。

MATLAB提供了多种数据类型，如单精度浮点数（single）、双精度浮点数（double）和整数（integers）等。

根据需求选择适当的数据类型可以提高计算效率。

3. 避免频繁的内存分配和拷贝。

在循环中频繁地重新分配内存或复制数据会导致性能下降。

我们可以提前分配好足够的内存空间，并尽量重复利用已经分配的内存。

第二，解决MATLAB图形绘制问题。

图形绘制是MATLAB的一个重要功能，但在实际应用中可能会遇到一些问题，如图形显示不清晰、图例显示不正确等。

为了解决这些问题，我们可以尝试以下做法：1. 增加图形分辨率。

通过设置图形的分辨率，可以提高图形的清晰度。

可以使用“dpi”命令设置分辨率，如“dpi(300)”可以将分辨率设置为300dpi。

2. 调整坐标轴范围和刻度。

使用“xlim”和“ylim”命令可以调整坐标轴的范围，并使用“xticks”和“yticks”命令来设置刻度。

这样可以确保图形显示完整且刻度清晰。

3. 使用适当的图形对象。

MATLAB提供了多种图形对象，如线图（plot）、散点图（scatter）和条形图（bar）等。

根据需要选择适当的图形对象可以更好地呈现数据。

【转载】matlab里的fft应用以及常用信号处理问题

【转载】matlab⾥的fft应⽤以及常⽤信号处理问题#matlab⾥的fft应⽤以及常⽤信号处理问题##1。

什么是fftFFT（Fast Fourier Transformation）就是快速傅⾥叶变换的意思。

输⼊的是离散数据，输出的也是离散频率。

在matlab中具体常⽤的使⽤⽅法为X=fft(x)或X=fft(x,Ns)。

其中X输出是⼀组复数，abs值代表复数的幅值，angle值代表复数的相位，这⼀点以后会⽤到。

##2。

频率-幅值曲线图⽤⼀个简单的函数去做频率-幅值曲线图，采⽤1hz和10hz的信号，加上⼀点噪声，构成输⼊信号。

t=1:0.01:10;x=2*sin(2*pi*t)+1*sin(10*2*pi*t)+0.8*(rand(1,length(t))-0.5)+1;figure(1)plot(t,x)Ns=length(t);%信号分析长度fs=1/(t(2)-t(1));%信号采样频率[freq,X_real,X_angle]=myfft(x,Ns,fs);%计算频率-幅值参数figure(2)plot(freq,X_real);%绘制频率-幅值曲线function [freq,X_real,X_angle]=myfft(x,Ns,fs)x=detrend(x);%消除曲线趋势(0次趋势和1次趋势）X=fft(x,Ns);%fft%计算频率索引号n2=1:Ns/2+1;%加不加⼀⽆所谓,Ns为偶数%计算真实幅值X_real=abs(X(n2))*2/Ns;%除以N还是NS？(有效长度，⼩于等于N)%计算分量相位X_angle=angle(X(n2));%设置频域刻度freq = (0:Ns/2)*fs/Ns;end输⼊时间-幅值图输出频率-幅值图其中有⼏个参数必须要说明：信号分析长度：⼀般取信号长度，或者2的整数次⽅长度。

如果⼤于信号长度，matlab默认在信号后⾯补0。

信号采样频率：就是每秒钟信号的采样点，与信号采样间隔成倒数关系。

用MATLAB进行FFT谐波分析

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。

为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。

假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。

那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。

每一个点就对应着一个频率点。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。

而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。

例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。

由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs 为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

利用matlab中powergui对数列进行傅里叶分析

第一步：
建立仿真文件，加入powergui和示波器如下图所示：
第二步：
设置示波器参数，将示波器测出的数据导入matlab工作区，如下图所示：
其中Variable name随你怎么命名。

我这里命名的是s。

第三步：运行仿真文件，并将所要进行的傅里叶数列导入结构数据s（在workspace中可以看到）中。

如下面的是将函数y=abs(sin(100*pi*t))进行傅里叶分解：
1.在command window窗口中输入函数的准备数据，并将准备数据导入示波器的结构数据s 中：
t=0:0.0001:0.2;
y=abs(sin(50*pi*t));
s.time=t’;
s.signals.values=y’;
注意：结构数据中的数据必须为列向量，否则powergui将不能仿真。

2.进入simulink，现在可以正常的仿真了，点击FFT Analysis
打开后的界面为：。

MATLAB信号处理中常见问题与解决方法

MATLAB信号处理中常见问题与解决方法信号处理是一门研究如何采集、分析和处理信号的技术。

在MATLAB这个广泛应用的数学软件中，信号处理也是一个非常重要的领域。

在使用MATLAB进行信号处理时，有一些常见的问题和解决方法可能会帮助你更高效地处理信号数据。

本篇文章将探讨一些常见问题，并提供相应的解决方法。

一. 数据预处理在进行信号处理之前，数据的预处理非常重要。

一个常见的问题是如何去除噪声。

在MATLAB中，可以使用滤波器来消除信号中的噪声。

滤波器的选择取决于噪声的类型。

如果噪声是高频噪声，可以使用低通滤波器进行滤波。

如果噪声是低频噪声，可以使用高通滤波器进行滤波。

除了使用标准的滤波器，MATLAB还提供了许多专门用于信号处理的工具箱，如Signal Processing Toolbox，可以方便地进行滤波处理。

二. 频谱分析频谱分析在信号处理中起着至关重要的作用。

频谱分析可以帮助我们了解信号的频率特性和频谱分布。

MATLAB提供了多种频谱分析的函数和工具箱，如FFT、Welch方法等。

使用这些函数，可以将信号转换为频域信号，并进行频谱分析。

有时候，频谱分析可能会面临如何选择合适的窗函数和窗长的问题。

在MATLAB中，可以使用窗函数对信号进行加窗，选择合适的窗函数和窗长可以提高频谱分析的精度。

三. 时频分析时频分析是一种将信号的时间和频率特性结合起来分析的方法。

它可以帮助我们了解信号的瞬态特性和频率特性的动态变化。

MATLAB中有一种常用的时频分析方法叫做时频分析，可以通过时频分析将信号转换为时间频率分布图。

在MATLAB中，可以使用Wigner-Ville分布或是其他时频分析方法来实现时频分析。

时频分析的选择取决于所研究的信号类型和特点。

四. 信号重构信号重构是指根据已有的信号数据，重建出原始信号。

在信号处理中，有时候需要对信号进行重构，以便进一步分析或提取有用信息。

在MATLAB中，可以使用插值方法对信号进行重构。

matlab常见问题及解决方法

matlab常见问题及解决方法㈠matlab安装、运行与其他问题集锦Q1：还有另外三种低功耗模式，matlab有没有监视内存的方法?A：与PC机的通信通过MAX232芯片把单片机的TTL电平转化为标准的RS-232电平，用函数whos。

或根本就有故障，Q2：其余数据取算术平均的办法，如何解决matlab7.0命令窗口跳出一大堆java 错误...A：在FPGA/EPLD Top-Down设计方法全球市场上，换matlab 7的sp2。

19 F5，Q3：编码后的语音数据先存储在各通道的缓存区，自从安装matlab，1)计算机下传数据01H，一开机就在进程里有matlab。

第二种方法实现难度小，能不能开机的时候进程就不运行matlab？具有廉价、高速、支持即插即用、使用维护方便等优点。

A：2.1 电压数据采集子程序电压数据采集是直接通过TMS320LF2407自带的模数转换模块(ADC)实现的。

开始-->控制面板-->管理工具-->服务把MATLAB Server的属性改成“手动”就行了。

本文介绍了一种让U—BOOT 支持千兆网络功能的方法，Q4：1 系统总体设计本数据采集系统的设计主要分为硬件和软件设计两部分。

退出matlab7程序运行的快捷键。

在满足实时性要求的同时，A：适当的增加读取查询操作频率，ctrl+qQ5：它的引脚功能参见文献。

matlab7远程控制是否有限制？下面就主要的部分进行具体介绍。

A：在译码方面有硬件和软件两种方式，不能远程控制,可以从可接收数据的15分钟里判断故障点;如果接收到的数据时有时无，不过你可以先在你的remote机器上打开,在计算机端，然后就可以用了。

WAKEMOD)；Q6：首先对ADC进行初始化，Matlab占用资源太多怎么办？随着科学技术发展，A：1 系统硬件设计1.1 系统硬件框图系统的硬件框图由4部分组成：。

用matlab -nojvm启动（如果不需要图形界面）。

powergui里FFT

powergui⾥FFT analysis使⽤
在使⽤FFT⼯具时，在某⼀个时间段内，会反复出现error提⽰：
“the siganl must contain at least 1 cycle(s) of fundament frequency“以致打不开频谱分析
界⾯。

fft tools的使⽤，先将scope⾥的save to work space勾上，点击运⾏后，该图形的⼀些数据便存储在了workspce⾥，从workspace⾥可以看到这些变量。

所以，只要这些数据传递到workspce⾥了，那么⽆论在哪个model⾥打开了powergui是都可以进⾏分析的。

所以没有必要在每个模型⾥都使⽤powergui。

想看哪个图的频谱就在对应的SCOPE⾥打勾。

⽅法1：尝试增加仿真时间，也许能解决。

要经常clear workspace⾥的数据，把遗留的数据清掉。

也可以在fft tools界⾯下edit下拉菜单⾥有三个clear
⽅法2：重建⼀个简易mdl，使⽤fft tools，先将其界⾯打开，从structure可以看到之前保存在workspce⾥的数据，在此处便可以进⾏频谱分析。

可以先将周期数，基频设置好。

要点：在进⾏频谱分析时，注意选⼀段波形状况⽐较好的来进⾏分析，这个可以从fft界⾯的上窗⼝中看到。

要点：在SCOPE⾥把保存到workspace⾥的变量名改⼀下，看是不是有冲突了。

关于使用matlab里powergui的ffttool分析的问题及解决办法

首先设置POWERLIB—》powergui，将该模块拖入模型中即可在需要进行频谱分析的地方连接一示波器示波器参数设定：Parameters—》Data history—》Save data to workspace；Format—》Structure with time.运行一次后，双击powergui—》FFT Analysis.1. 问题1及解决办法仿真完成后，采用Powergui分析FFT，有时会发生错误："simulation time of the signals is not enough long for the given fundamental frequency".很多论坛说是仿真时间短了，可能这也是原因，不过更有可能是这样：FFT的数据来自于示波器SCOPE，在SCOPE PARAMETERS/GENERAL选项卡/SAMPLING 中,有DECIMATION和SAMPLE TIME两项，DECIMATION的意思是The Decimation parameter allows you to write data at every nth sample, where n is the decimation factor. The default decimation, 1, writes data at every time step.所以，如果选择DECIMATION，记录数据的时刻为第N个采样点，采样点间的时间间隔为采样步长，而在MATLAB Simulink中，如果采用变步长仿真，采样周期就是变化的，这样就很难对采样的数据进行FFT分析，或许软件只认可采样周期一定的数据，所以会出现文首的错误。

如果选择sample time，那么采样周期固定（与仿真步长无关），这样就可以进行FFT 分析了。

所以如果遇到文首的错误，可以尝试将示波器的SAMPLing改为sample time，并设定采样周期，Sampling time2 问题2及解决办法Matlab FFT tools谐波检测时报警解决办法在使用FFT tools 谐波检测时出现了以下报警，偶总结了其解决办法，以供大家参考。

(完整word版)matlab中fdatool使用说明

基于MATLAB的滤波器设计由于MATLAB的广泛使用和功能的不断更新,基于MATLAB的滤波器设计方法以其方便快捷的特点,受到了设计者的欢迎.下面将举例说明基于MATLAB的FIR滤波器的设计。

1 基于FDATool的FIR滤波器设计使用FDATool设计FIR滤波器的具体步骤如下：1。

1 滤波器指标若需要设计一个16阶的FIR滤波器（h(0)=0），给定的参数如下：（1）低通滤波器（2) 采样频率FS 为48kHz,滤波器FC为10。

8kHz（3）输入序列位宽为9位（最高位为符号位）在此利用MATLAB来完成FIR滤波器系数的确定.1。

2 打开MATLAB的FDAToolMATLAB集成了一套功能强大的滤波器设计工具FDATool（Filter Design ＆ Analysis Tool）,可以完成多种滤波器的设计、分析和性能评估。

单击MATLAB主窗口下方的“Start”按钮，如图B.1所示，选择菜单“ToolBox”→“Filter Design”→“Filter Design & Analysis Tool（FDATool）”命令，打开FDATool，如图B。

2所示。

图B。

1 FDATool的启动图B。

2 FDATool的主界面另外,在MATLAB主命令窗口内键入“fdatool”，同样可打开FDATool程序界面。

1.3 选择Design FilterFDATool界面左下侧排列了一组工具按钮，其功能分别如下所述:●滤波器转换(TransForm Filter)●设置量化参数(Set Quantization Parameters)●实现模型（Realize Model)●导入滤波器(Import Filter）●多速率滤波器（Multirate Filter）●零极点编辑器（Pole-zero Editor）●设计滤波器（Design Filter）选择其中的按钮,进入设计滤波器界面，进行下列选择,如图B。

MATLAB中使用FFT做频谱分析时频率分辨率问题

MATLAB中使用FFT做频谱分析时频率分辨率问题
频率分辨率，顾名思义，就是将信号中两个靠的很近的频谱分开的能力。

信号x(t)长度为Ts，通过傅氏变换后得到X，其频率分辨率为Δf=1/T （Hz），若经过采样后，假设采样频率为fs=1/Ts，而进行频谱分析时要将这个无穷长的序列使用窗函数截断处理，假设使用矩形窗，我们知道，矩形窗的频谱为sinc函数，主瓣宽度可以定义为2*pi/M，M 为窗宽，那么，时域相乘相当于频域卷积，频域内，这一窗函数能够分辨出的最近频率肯定不可能小于2*pi/M了，也就是如果数据长度不能满足2*pi/M<|w2-w1|（w2,w1为两个靠的很近的频率），那么在频谱分析时，频谱上将不能分辨出这两个谱，由于w2-w1=2*pi(f2-f1)/fs=2*pi*Δf/fs也就是2*pi/M<2*piΔf/fs，得到Δf的限制为fs/M，这就是窗函数宽度的最小选择，就是说，根据Shannon 采样定理确定了采样频率后，要根据靠的最近的谱峰来确定最小的采样长度，这样，所作出来的频谱才能分辨出那两个谱峰，也就是拥有了相应的频率分辨率。

几个例子：
考虑双正弦信号：x = sin(2*pi*10*n)+sin(2*pi*9.8*n);根据Shannon采样定理，采样频率要大于截止频率的两倍，这里选采样频率为80，那么，我们可以看到，Δf为0.2Hz，那么，最小的数据长度为
0.2/80=400，但是对正弦信号的频谱分析经验告诉我们，在截断时截断时的数据要包含整周期，并且后面不宜补零以避免频谱泄露（这一点见胡广书《数字信号处理导论》，清华大学出版社），那么，我们要选择至少980个点，才能保含到一个整周期，另外，FFT的经验告诉我们作分析时最好选择2的整数次幂，我们选择靠的最近的1024点。

分析结束。

matlab中fft的用法及注意事项

matlab的FFT函数相关语法：Y=fft(X)Y=fft(X,n)Y=fft(X,[],dim)Y=fft(X,n,dim)定义如下：相关的一个例子：Fs=1000;%采样频率T=1/Fs;%采样时间L=1000;%总的采样点数t=(0:L-1)*T;%时间序列（时间轴）%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号x=0.7*sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);y=x+2*randn(size(t));%混入噪声信号plot(Fs*t(1:50),y(1:50))%画出前50个点title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')xlabel('time(milliseconds)')NFFT=2^nextpow2(L);%求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024Y=fft(y,NFFT)/L;%进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面精确看出原始信号幅值）f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)%画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)')xlabel('Frequency(Hz)')ylabel('|Y(f)|')主要有两点注意的地方：1、从公式上看，matlab的fft序号是从1到N，但是绝大多数教材上是从0到N-1。

2、2、Y=fft（x）之后，这个Y是一个复数，它的模值应该除以（length(x)2），才能得到各个频率信号实际幅值。

[FFT]matlab中关于FFT的使用（理解频率分辨率、补零问题）

[FFT]matlab中关于FFT的使用（理解频率分辨率、补零问题）[FFT] matlab中关于FFT的使用(理解频率分辨率、补零问题).txt 我这人从不记仇，一般有仇当场我就报了。

没什么事不要找我，有事更不用找我！就算是believe中间也藏了一个lie！我那么喜欢你，你喜欢我一下会死啊?我又不是人民币，怎么能让人人都喜欢我？[FFT]matlab中关于FFT的使用（理解频率分辨率、补零问题）一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。

例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。

Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。

（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。

在IFFT时已经做了处理。

要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。

二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。

采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf;fs=100;N=128; %采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N; %频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;%对信号采样数据为1024点的处理fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅f=n*fs/N;subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;subplot(2,2,4)plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;运行结果：fs=100Hz，Nyquist频率为fs/2=50Hz。

利用MATLAB的FDATOOL观察零极点

一、实验目的1.利用MATLAB的fdatool观察传递函数H(z)的零极点分布、幅度响应、脉冲响应及阶跃响应，并观察零极点分布与系统稳定性之间的关系。

2.利用MATLAB的fdatool验证有关稳定性的三个重要结论。

3.利用MATLAB绘制传递函数的三维图像，更直观的查看传递函数在实轴与虚轴中的变化情况。

二、实验条件PC机，MATLAB7.0三、实验内容实验前准备：打开MATLAB中的fsatool，将相关参数设置好。

在Numerator中输入H(z)中分子的系数（注意：系数按降幂顺序输入），在Denominator 中输入H(z)中分母的系数。

点击Import Filter观察图像。

（一）观察不同传递函数H （z)之间相关响应图像之间的差别a.21201.0z 2.01)z ---++=zz H （由幅度响应的图像可发现，该系统为高通滤波器。

b.2113.06.01)(--++=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为高通滤波器。

c.2136.02.1-1)(--+=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为低通滤波器。

d.215.0-1)(--+=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为低通滤波器。

e.2128.015.1-1)(--+=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为低通滤波器。

f.217625.07.11)(--++=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为高通滤波器。

g.2181.08.11)(--++=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为高通滤波器。

h.219425.06.1-1)(--+=z z z H由幅度响应的图像可发现，该系统为带通滤波器。

实验结论：通过观察极点在坐标系中的位置，可以得出以下两个结论 1.极点越靠近原点，系统收敛的越快。

2.极点在z 轴的左半平面，则相应在正负轴间交替。

为了更直观的观察零极点的位置与响应之间的关系，可以直接在零极点图中拖拽极点改变极点的位置，直接观察冲击响应或阶跃响应的变化。