今天给各位分享怎么将采样值送给fft计算的知识，其中也会对fft采样点数如何确定进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、如何用matlab对采集的wav信号做FFT运算
• 2、怎么样对AD采样后的数据进行恢复得到原始数据?另外还有怎样对AD采样后...
• 3、采集到离散信号点,在matlab中进行FFT变换时采样点数怎么取,直接从采集...
• 4、如何用matlab里fft用法
• 5、如何使用Matlab,对一组数据进行FFT变换,得到频谱分析,万分感谢。_百度...
• 6、如何将AD采集到的数据,用FFT进行变换

如何用matlab对采集的wav信号做FFT运算

Xk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。

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。

定义采样频率和数据点数 N=128。 计算时间序列 t=n/fs。 生成信号 x。 对信号进行快速Fourier变换 y=fft（x，N）。 计算振幅 mag=abs（y）。 计算频率序列 f=n*fs/N。

做波形显示以及fft变换，程序如下：[y，fs]=wavread（E：\MATLAB6p5\work\wav）；%读出信号，采样率。y=y（：，1）；%取单声道。

通过以下步骤理解 FFT 函数的使用：第一步：定义信号参数，采样频率 Fs 为 1 kHz，信号持续时间 T 为 5 秒。第二步：构造信号，包含 50 Hz 和 120 Hz 的正弦波，幅度分别为 0.7 和 1。第三步：向信号中加入均值为零、方差为 4 的白噪声。第四步：在时域中绘制含噪信号。

怎么样对AD采样后的数据进行恢复得到原始数据?另外还有怎样对AD采样后...

恢复数据：1方法一：对采样数据进行低通滤波，低通滤波器的截止频率为1/2的采样频率，滤波器阶数越高效果越好。

第一步：AD采样，FPGA控制什么时候采样和采样频率等，执行时间T1。第二步：FPGA向FIFO1发数据，（此时AD在采样，直到一张图像）数据满了，同时DSP提取数据（DSP会启动DMA把数据送到SDRAM中，直到一张图像）执行时间T2。第三步：DSP进行JPEG压缩，压缩后的数据也在同一SDRAM中，执行时间T3。

一般来讲系数越多，滤波效果越好。你需要把第n个采样点前M个采样点的数值作为buffer保存下来，和FIR系数做乘加运算。“对采样ADC输出的N个数据处理，得一个数据值”，基本上正确。

楼主问：如何对AD采集的数据进行傅里叶变换？首先建立数学模型，然后根据数学模型，利用乘法器，搭建计算电路，对A/D采集的数据进行处理。楼主问：傅里叶变换会把实数形式的数据变为复数形式的数据吗？不会的。楼主问：如果变成复数后怎么变回实数呢？不存在这种可能。

采集到离散信号点,在matlab中进行FFT变换时采样点数怎么取,直接从采集...

1、首先点击Matlab数据导入菜单--选择Excel文件--打开。导入--数据类型--数值矩阵--导入所选数据。然后在Matlab工作区即可看到导入的数据是一个矩阵。

2、通常，我们取N个采样点进行FFT，为了方便计算，通常取N为2的整数次幂。假设采样频率为Fs，信号频率为F，采样点数为N，那么FFT的结果就是N个点的复数。每个点对应一个频率点，该点的模值即为该频率下的幅度特性。

3、表示的频率为采样频率（Fs），这中间被N-1个点平均分为N等份，每点频率依次增加。例如，第k点所表示的频率为：FK=（K-1）Fs/N。所以FFT所能达到的频率分辨率为Fs/N。FFT结果以N/2（换算为频率即为乃奎斯特频率，Fs/2）对称。因此我们只需要前半部分的结果，即在乃奎斯特频率内的结果。

4、打开MATLAB，新建脚本。在编辑器里输入代码。Tp是观察时间，我们设置为64微妙，即64/1000；接着输入的代码是产生M长采样序列x（n）。把实验内容中给定的值设置好；再把给定的模拟信号式子输入进去。subplot（3，2，1）的意思是：三行两列，在第一个位置作图。

如何用matlab里fft用法

1、设置 N=1024。 重复步骤2到步骤7。 绘制频谱图，使用 subplot（2，2，3），plot（f，mag）； 绘制完整的频谱图，使用 subplot（2，2，4），plot（f（1：N/2），mag（1：N/2）； 绘制Nyquist频率之前的频谱图。

2、`Y = fft（X）`：执行 X 的离散傅里叶变换（DFT）。如果 X 是一个向量，fft（X） 返回其傅里叶变换；如果 X 是矩阵，函数将对待每一列如同处理向量一样；对于多维数组，函数将第一个非均匀维度的元素视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。 `Y = fft（X，n）`：返回 n 点的 DFT。

3、FFT，即快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换（DFT）的一种高效算法。在Matlab中，使用FFT函数可以方便地计算序列的DFT。其语法为：Y = fft（X）这表示对序列X计算其离散傅里叶变换。如果输入序列X的长度小于n，则在序列后补零，使得序列长度达到n。如果X的长度大于n，则仅取前n个元素进行计算。

4、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）。如果 X 是向量，则 fft（X） 返回该向量的傅里叶变换。如果 X 是矩阵，则 fft（X） 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。

如何使用Matlab,对一组数据进行FFT变换,得到频谱分析,万分感谢。_百度...

1、直接对其使用ceil函数，可以向上取整：即大于等于给定数据的最小整数。使用floor函数可以进行向下取整。如图，将矩阵A中的每个元素取小于等于该元素的最大整数。使用fix函数则可以去除小数部分。对于大于0的元素相当于floor，对于小于0的元素相当于ceil。

2、在MATLAB中，FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的方法，用于将时间域信号转换为频域信号，从而分析信号的频率成分。例如，给定信号 x = 0.5*sin（2*pi*15*t） + 2*sin（2*pi*40*t），采样频率 fs = 100Hz，可以通过以下步骤进行FFT分析： 定义采样频率和数据点数 N=128。

3、采样数据导入Matlab 。采样数据的导入至少有三种方法。第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File -- Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。

4、我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，Fn=（n-1）*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。我们的信号有3个频率：0Hz、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。

5、下面matlab程序，按照你的要求编写的。

6、MATLAB 中的 FFT 函数是用于快速傅里叶变换的工具。它广泛应用于信号处理，特别是在去除噪声的过程中，通过傅里叶变换识别出噪声中隐藏的信号频率分量。使用该函数的基本方法如下： `Y = fft（X）`：执行 X 的离散傅里叶变换（DFT）。

如何将AD采集到的数据,用FFT进行变换

1、恢复数据：1方法一：对采样数据进行低通滤波，低通滤波器的截止频率为1/2的采样频率，滤波器阶数越高效果越好。

2、采集的数据是实部，虚部赋值0，使用复数FFT，结果会是复数。如果你有实数输入的FFT，那么可以节约一些运算量，实数输入，复数输出。

3、信号变换。（1）逐点测幅度最后做积分运算；需要较高速度的AD转换配合，如逐次逼近型AD574等 （2）精密整流滤波后（硬件积分）；低速AD转换器即可，如积分型AD转换如ICL7135，ICL14433等 AD转换。根据上述信号变换的方法，采用不同类型的AD转换器。

4、采用高速采样AD，要想精度高，要么提高采样频率，每个周期至少采样128点以上，采样结果分别求正负的最大值再相减，理论上越多越准。方案三：方案二的缺点是，当采样频率不够到时，可能错过峰值。

5、由信号还原的精髓（设计低通滤波器然后再ifft）可知，真实频率f=fs-f（若f大于fs-f，我们做低通滤波器（这就是为什么一般画的频谱图等不对称，因为考虑到要滤波，只画到了fs/2前面的部分）滤出的信号就是fs-f，那ifft还原出的信号就不是原信号了。），即有fs=2*f，即奈奎斯特抽样定则。

6、自研AD芯片的测试，如250MSa/s采样率的Demo板，其接口种类丰富，如图11所示。测试过程包括设备连接、参数设置，如图12和13所示。数据采集与分析则是通过FFT技术，获取SNR、ENOB等指标，可以借助采集卡（如图14）或逻辑分析仪进行。

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