MATLAB中的FFT实例讲解

MATLAB仿真实验

傅里叶变换与信号频谱图

本实验将简要介绍如何利用FFT函数描绘指定信号的频谱图像。

一、相关函数

1、FFT函数

离散傅里叶（Fourier）变换函数。

【语法】

Y = fft(X)

Y = fft(X,n)

Y = fft(X,[],dim)

Y = fft(X,n,dim)

相关函数：IFFT(x)逆傅里叶变换。

【例1】画出函数y(t)的图像。

t = 0:0.001:0.6;

x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);

y = x + 2*randn(size(t));

plot(1000*t(1:50),y(1:50))

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('time (milliseconds)')

Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise Frequency content of y

【图像】

Power spectral density

Frequency (Hz)（a）时域图f(t)（b）频域图F(ω) 图3Sin(100πt)＋2Sin(280πt)的频谱图

4、()(100)(280)f t Sin t Cos t ππ=g 的频谱图

调制信号sin(100)t π，载波cos(280)t π。 【程序】

Frequency (Hz)

Frequency (Hz)

图（c ）Cos (280πt )频谱图 图4 Sin (100πt )Cos (280πt )的频谱图

4、带有随机噪声的信号频谱

若传输信号为()sin(100)sin(280)f t t t ππ=+，在传输过程中由于信道噪声的干

扰，波形变得杂乱无章。利用频域变换可以分辨出两种频率成份。

Power spectral density

）