matlab时频域分析代码
实验二 利用MATLAB进行时域分析
实验二利用MATLAB进行时域分析本实验内容包含以下三个部分:基于MATLAB得线性系统稳定性分析、基于MATLAB得线性系统动态性能分析、与MATALB进行控制系统时域分析得一些其它实例。
一、基于MATLAB得线性系统稳定性分析线性系统稳定得充要条件就是系统得特征根均位于S平面得左半部分。
系统得零极点模型可以直接被用来判断系统得稳定性。
另外,MATLAB语言中提供了有关多项式得操作函数,也可以用于系统得分析与计算。
(1)直接求特征多项式得根设p为特征多项式得系数向量,则MATLAB函数roots()可以直接求出方程p=0在复数范围内得解v,该函数得调用格式为:v=roots(p) 例3、1 已知系统得特征多项式为:特征方程得解可由下面得MATLAB命令得出。
>> p=[1,0,3,2,1,1];v=roots(p)结果显示:v =0、3202 + 1、7042i0、3202 - 1、7042i-0、72090、0402 + 0、6780i0、0402 - 0、6780i利用多项式求根函数roots(),可以很方便得求出系统得零点与极点,然后根据零极点分析系统稳定性与其它性能。
(2)由根创建多项式如果已知多项式得因式分解式或特征根,可由MATLAB函数poly()直接得出特征多项式系数向量,其调用格式为:p=poly(v) 如上例中:v=[0、3202+1、7042i;0、3202-1、7042i;-0、7209;0、0402+0、6780i; 0、0402-0、6780i];>> p=poly(v)结果显示p =1、0000 0、0001 3、00002、0001 0、9998 0、9999由此可见,函数roots()与函数poly()就是互为逆运算得。
(3)多项式求值在MATLAB 中通过函数polyval()可以求得多项式在给定点得值,该函数得调用格式为: polyval(p,v)对于上例中得p值,求取多项式在x点得值,可输入如下命令:>> p=[1,0,3,2,1,1];x=1polyval(p,x)结果显示x =1ans =8(4)部分分式展开考虑下列传递函数:式中,但就是与中某些量可能为零。
Matlab中的时间频率分析技术
Matlab中的时间频率分析技术引言：时间频率分析是信号处理和数据分析中常用的技术方法之一。
它能够揭示信号的时域和频域特性，从而提供更全面的信号数据分析。
Matlab作为一个强大的工具，提供了丰富的时间频率分析函数和工具箱，使得时间频率分析变得更加简便和高效。
一、时间频率分析的基本概念时间频率分析是研究信号在时域和频域上的变化规律。
时域分析主要关注信号在时间轴上的变化，而频域分析则关注信号在频率轴上的变化。
时间频率分析的目的是通过对信号的分解和重构，获取信号的频谱分布和时域变化信息。
二、Matlab中的傅里叶变换傅里叶变换是时间频率分析中最重要的工具之一。
Matlab提供了ffft函数，可以实现快速傅里叶变换，用于将信号从时域转换到频域。
通过傅里叶变换，可以获取信号的频谱信息，包括频率成分和振幅。
傅里叶变换的应用非常广泛，包括音频处理、图像处理等。
三、时频分析方法1. 短时傅里叶变换(STFT)STFT是一种经典的时频分析方法，它将信号切分为若干小块，并对每一小块进行傅里叶变换。
这样可以获得信号在不同时间段上的频谱分布。
Matlab提供了spectrogram函数，可以方便地实现STFT分析。
2. 小波变换小波变换是一种基于局部平滑的时频分析方法。
它通过将信号分解为多个尺度和频率的小波基函数，实现信号的时频局部化表示。
Matlab提供了cwt函数，可以进行连续小波变换。
小波变换的优势是能够更好地实现信号的时频局部化，适用于分析非平稳信号。
3. Wigner-Ville分布Wigner-Ville分布是一种高分辨率时频分析方法，它将信号的自相关函数和联合谱直接相乘来获取时频信息。
Matlab提供了wvd函数，可以实现Wigner-Ville分布的计算。
Wigner-Ville分布具有较高的时间与频率分辨率，适用于分析具有快速变化的信号。
四、实例应用1. 音频处理时间频率分析在音频处理中具有重要的应用。
连续时间信号的频域分析及Matlab实现
function CTF3()
1/2 exp(-2 t) heaviside(t)
syms t v w x;
F = fourier(x);
0.4
x = 1/2*exp(-2*t)*sym('Heaviside(t)');0.2
fliplr例子
6 4
>> n = 0:4; >> a = [5 4 3 2 1]; >> subplot(2,1,1),stem(n,a);
2
>> b = fliplr(a);
>> k = -4:4; >> c = [b,a(2:end)];
0 -5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
4
>> subplot(2,1,2),stem(k,c);
0 0 0.5 1 t 1/2/abs(2+i w) 0.25 0.2 0.15 0.1 -6 -4 -2 0 w 2 4 6 1.5 2
subplot(2,1,1);
ezplot(x); subplot(2,1,2);
ezplot(abs(F));
f(t) = u(t+1) - u(t-1) 1
function [A_sym,B_sym] = CTF2()
syms t n k x T = 5; tao = T/5; a = 0; Nf = 16; Nn = 32; x1 = sym('Heaviside(t+0.5)')*h; x = x1 - sym('Heaviside(t-0.5)')*h; A0 = 2*int(x,t,-a,T-a)/T;%求出三角函数展开系数A0
利用Matlab进行频谱分析的方法
利用Matlab进行频谱分析的方法引言频谱分析是信号处理和电子工程领域中一项重要的技术，用于分析信号在频率域上的特征和频率成分。
在实际应用中，频谱分析广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
Matlab是一种强大的工具，可以提供许多功能用于频谱分析。
本文将介绍利用Matlab进行频谱分析的方法和一些常用的工具。
一、Matlab中的FFT函数Matlab中的FFT（快速傅里叶变换）函数是一种常用的频谱分析工具。
通过使用FFT函数，我们可以将时域信号转换为频域信号，并得到信号的频谱特征。
FFT 函数的使用方法如下：```Y = fft(X);```其中，X是输入信号，Y是输出的频域信号。
通过该函数，我们可以得到输入信号的幅度谱和相位谱。
二、频谱图的绘制在进行频谱分析时，频谱图是一种直观和易于理解的展示形式。
Matlab中可以使用plot函数绘制频谱图。
首先，我们需要获取频域信号的幅度谱。
然后，使用plot函数将频率与幅度谱进行绘制。
下面是一个示例：```X = 1:1000; % 时间序列Y = sin(2*pi*10*X) + sin(2*pi*50*X); % 输入信号Fs = 1000; % 采样率N = length(Y); % 信号长度Y_FFT = abs(fft(Y)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, Y_FFT);```通过上述代码，我们可以得到输入信号在频谱上的特征，并将其可视化为频谱图。
三、频谱分析的应用举例频谱分析可以应用于许多实际问题中。
下面将介绍两个常见的应用举例：语音信号分析和图像处理。
1. 语音信号分析语音信号分析是频谱分析的一个重要应用领域。
通过对语音信号进行频谱分析，我们可以探索声波的频率特性和信号的频率成分。
在Matlab中，可以使用wavread 函数读取音频文件，并进行频谱分析。
下面是一个示例：```[waveform, Fs] = wavread('speech.wav'); % 读取音频文件N = length(waveform); % 信号长度waveform_FFT = abs(fft(waveform)); % 计算频域信号的幅度谱f = (0:N-1)*(Fs/N); % 频率坐标plot(f, waveform_FFT);```通过上述代码，我们可以获取语音信号的频谱特征，并将其可视化为频谱图。
Matlab中的时间频域分析与信号处理
Matlab中的时间频域分析与信号处理引言：信号处理是一门关于改变、分析和理解信号的技术和方法，它在各个领域都有广泛的应用。
而时间频域分析是一种重要的信号处理方法，能够帮助我们从不同的角度理解信号的特性。
在Matlab中，我们可以利用丰富的工具和函数来进行时间频域分析和信号处理。
本文将从概念介绍、算法原理、实际应用等方面探讨Matlab中的时间频域分析与信号处理。
一、概念介绍时间频域分析是一种将信号在时间和频率两个域中进行分析的方法。
它能够帮助我们了解信号在时间和频率上的变化规律，并提取出信号中的有用信息。
在Matlab中，我们可以使用一些常见的时间频域分析方法，如傅里叶变换、小波变换、短时傅里叶变换等。
这些方法可以帮助我们从不同的角度分析信号，获得更全面的信息。
二、傅里叶变换与频域分析傅里叶变换是一种将信号从时间域变换到频率域的方法。
它能够将信号分解成一系列复指数谐波函数的叠加，从而得到信号在不同频率上的分量。
在Matlab中，我们可以使用fft函数来进行傅里叶变换。
通过傅里叶变换，我们可以得到信号的频谱图，进而分析信号的频率成分、频域特性等信息。
三、小波变换与时频域分析小波变换是一种将信号在时间和频率同时进行分析的方法。
它通过在不同尺度上进行信号分解和重构，能够提供信号的局部时间信息和频率信息。
在Matlab中，我们可以使用cwt函数实现小波变换。
通过小波变换，我们可以得到信号的时频谱图，研究信号在时间和频率上的变化规律，找出信号的瞬时特征和瞬时频率。
四、短时傅里叶变换与信号分析短时傅里叶变换是一种在时间上对信号进行分段，并在每个分段上进行傅里叶变换的方法。
它能够提供信号在时间和频率上的局部信息，有助于分析信号的瞬时特性。
在Matlab中，我们可以使用spectrogram函数实现短时傅里叶变换。
通过短时傅里叶变换，我们可以得到信号的时间频谱图，进一步研究信号的时域和频域特性。
五、信号处理实例与应用Matlab提供了丰富的信号处理工具箱和函数，可以帮助我们进行各种信号处理任务。
《自动控制原理》MATLAB用于频域分析实验
[mag,phase,w]=bode(num,den,w)
四、实验内容及步骤
1、曲线1
k = 500;
num = [1,10];
den = conv([1,0],conv([1,1],conv([1,20],[1,50])));
《自动控制原理》MATLAB用于频域分析实验
一、实验目的
1、加深了解系统频率特性的概念。
2、学习使用Matlab软件绘制Nyquist图、
Matlab2014b版
三、实验原理
1、奈奎斯特图（幅相频率特性图）
MATLAB为用户提供了专门用于绘制奈奎斯特图的函数nyquist
五、实验原始数据记录与数据处理
六、实验结果与分析讨论
通过使用Matlab2014b版，加深了解系统频率特性的概念以及典型环节的频率特性。
七、结论
本实验验证的典型环节的频率特性。
八、实验心得体会（可略）
常用格式：
nyquist (num,den)
或nyquist (num,den,w) 表示频率范围0～w。
或nyquist (num,den,w1:p:w2) 绘出在w1～w2频率范围内，且以频率间隔p均匀取样的波形。
举例：
2、对数频率特性图（波特图）
MATLAB为用户提供了专门用于绘制波特图的函数bode
常用格式：
bode (num,den)
或bode (num,den,w) 表示频率范围0～w。
或bode (num,den,w1:p:w2) 绘出在w1～w2频率范围内，且以频率间隔p均匀取样的波形。
举例：系统开环传函为 绘制波特图。
matlab对时域数据进行fft运算
matlab对时域数据进行fft运算MATLAB（Matrix Laboratory）是一种广泛使用的计算机编程语言和环境，专门用于数值计算、数据分析和可视化。
其中，FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的数值算法，用于将时域信号转换为频域信号。
在本文中，我们将详细介绍如何使用MATLAB对时域数据进行FFT运算，并解释其中的每个步骤。
第一步：准备时域数据在进行FFT运算之前，首先需要准备一组时域数据。
时域数据通常是一个一维数组，其中包含了一段时间内的信号强度值。
例如，我们可以考虑一个声音信号的例子。
假设我们有一个.wav文件，其中包含了一段时间内的声音波形。
我们可以使用MATLAB的声音处理工具箱来读取.wav文件，并将波形数据存储在一个变量中。
matlab[y, fs] = audioread('sound.wav');在上述代码中，`y`是一个包含了声音波形数据的一维数组，`fs`是声音的采样率（每秒采样的样本数）。
请确保将.wav文件放置在MATLAB的当前工作目录下，或者提供完整的文件路径。
第二步：对时域数据应用窗函数在进行FFT之前，通常需要对时域数据应用窗函数。
窗函数可以减少频谱泄漏效应，并提高频谱分辨率。
在MATLAB中，有多种窗函数可供选择，如矩形窗、汉宁窗等。
以汉宁窗为例，我们可以使用以下代码将窗函数应用于时域数据。
matlabwindow = hann(length(y));y_windowed = y .* window;在上述代码中，`hann(length(y))`生成了一个与时域数据长度相同的汉宁窗。
`y .* window`将窗函数应用于时域数据，得到窗函数加权后的时域数据。
第三步：进行FFT运算在对时域数据应用窗函数之后，我们可以使用MATLAB中的`fft`函数执行FFT运算。
下面的代码演示了如何执行基础的FFT运算，并获取频域信号数据。
matlabY = fft(y_windowed);在上述代码中，`fft(y_windowed)`计算了窗函数加权的时域数据的FFT，并将结果存储在变量`Y`中。
MATLAB用于控制系统频域分析
例5-9-1超前校正 超前校正
K 20 = G0 ( s ) = s (0.5s + 1) 0.5s 2 + s 20(0.25s + 1) 5s + 20 =Байду номын сангаасGe ( s ) = Gc ( s )G0 ( s ) = s (0.5s + 1)(0.04 s + 1) 0.02 s 3 + 0.54 s 2 + s
>> bode(20,[0.5,1,0]); >> hold on; >> bode([5,20],[0.02,0.54,1,0]);grid; >>
K 5 = G0 ( s ) = s ( s + 1)(0.5s + 1) 0.5s 3 + 1.5s 2 + s 5(12.5s + 1) 62.5s + 5 = Ge ( s ) = Gc ( s )G0 ( s ) = s ( s + 1)(0.5s + 1)(125s + 1) 62.5s 4 + 188s 3 + 126.5s 2 + s
MATLAB用于控制系统频域分析 用于控制系统频域分析
《自动控制原理》课件系列
哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系 王彤
0型系统Nyquist图的绘制 图的绘制
5 5 G ( s) = = 3 (2s + 1)( s + 1)(0.5s + 1) s + 3.5s 2 + 3.5s + 1
《自动控制原理》Matlab求解控制系统频域分析实验
《自动控制原理》Matlab求解控制系统频域分析实验
一、实验目的
1、加深了解系统频率特性的概念。
2、学习使用Matlab软件绘制Nyquist图、Bode图的基本方法。
3、掌握典型环节的频率特性。
二、实验仪器
Matlab2014b版
三、实验原理
1.奈奎斯特图（幅相频率特性图）
MATLAB为用户提供了专门用于绘制奈奎斯特图的函数nyquist
axis([-2,0.4,-1.5,1.5]);
k=500;
num=[1,10];
den=conv([1,0],conv([1,1],conv([1,20],[h,50])))；
w=logspace(-1,3,200)
bode(k*num,den,w);
grid;
五、实验原始数据记录与数据处理
六、实验结果与分析讨论
范围是自动确定的。当需要指定幅值范围和相角范围时，则需用下面的功能指令：
[mag,phase,w]=bode(num,den,w)
四、实验内容及步骤
z=[]:
p=[0,-1,-2]:
k=5;
g=zpk(z,p,k):
nyquist(g);
w=0.5：0.1:10:
figure(2):
nyquist(g:w);
基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真
基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真MATLAB是一款强大的数学软件，也是自动控制系统设计的常用工具。
它不仅可以进行时域分析和频域分析，还可以进行相关仿真实验。
本文将详细介绍MATLAB如何进行自动控制系统的时域和频域分析，以及如何进行仿真实验。
一、时域分析时域分析是指对系统的输入信号和输出信号进行时域上的观察和分析，以了解系统的动态特性和稳定性。
MATLAB提供了一系列的时域分析工具，如时域响应分析、稳态分析和步骤响应分析等。
1.时域响应分析通过时域响应分析，可以观察系统对于不同的输入信号的响应情况。
在MATLAB中，可以使用`lsim`函数进行系统的时域仿真。
具体步骤如下：- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
-定义输入信号。
- 使用`lsim`函数进行时域仿真，并绘制系统输出信号。
例如，假设我们有一个二阶传递函数模型，并且输入信号为一个单位阶跃函数，可以通过以下代码进行时域仿真：```num = [1];den = [1, 1, 1];sys = tf(num, den);t=0:0.1:10;u = ones(size(t));[y, t, x] = lsim(sys, u, t);plot(t, y)```上述代码中，`num`和`den`分别表示系统的分子和分母多项式系数，`sys`表示系统模型，`t`表示时间序列，`u`表示输入信号，`y`表示输出信号。
通过绘制输出信号与时间的关系，可以观察到系统的响应情况。
2.稳态分析稳态分析用于研究系统在稳态下的性能指标，如稳态误差和稳态标准差。
在MATLAB中，可以使用`step`函数进行稳态分析。
具体步骤如下：- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。
- 使用`step`函数进行稳态分析，并绘制系统的阶跃响应曲线。
例如，假设我们有一个一阶传递函数模型，可以通过以下代码进行稳态分析：```num = [1];den = [1, 1];sys = tf(num, den);step(sys)```通过绘制系统的阶跃响应曲线，我们可以观察到系统的稳态特性。
MATLAB进行控制系统频域分析
一、基于MATLAB 的线性系统的频域分析基本知识（１）频率特性函数)(ωj G 。
设线性系统传递函数为：nn n n m m m m a s a s a s a b s b s b s b s G ++⋅⋅⋅++++⋅⋅⋅++=---1101110)( 则频率特性函数为：nn n n m m m m a j a j a j a b j b j b j b jw G ++⋅⋅⋅++++⋅⋅⋅++=---)()()()()()()(1101110ωωωωωω 由下面的MATLAB 语句可直接求出G(jw ）。
i=sqrt （—1) % 求取—1的平方根GW=polyval （num ，i*w ）./polyval(den ，i*w ）其中（num ，den ）为系统的传递函数模型。
而w 为频率点构成的向量，点右除（./)运算符表示操作元素点对点的运算.从数值运算的角度来看，上述算法在系统的极点附近精度不会很理想，甚至出现无穷大值，运算结果是一系列复数返回到变量GW 中。
（２）用MATLAB 作奈魁斯特图。
控制系统工具箱中提供了一个MATLAB 函数nyquist( ），该函数可以用来直接求解Nyquist 阵列或绘制奈氏图。
当命令中不包含左端返回变量时，nyquist （）函数仅在屏幕上产生奈氏图，命令调用格式为:nyquist(num ，den) nyquist （num,den ，w) 或者nyquist(G) nyquist(G,w ） 该命令将画出下列开环系统传递函数的奈氏曲线： )()()(s den s num s G = 如果用户给出频率向量w ，则w 包含了要分析的以弧度/秒表示的诸频率点。
在这些频率点上,将对系统的频率响应进行计算，若没有指定的w 向量，则该函数自动选择频率向量进行计算。
w 包含了用户要分析的以弧度/秒表示的诸频率点，MATLAB 会自动计算这些点的频率响应。
当命令中包含了左端的返回变量时，即：[re,im ，w]=nyquist （G ）或[re ，im,w ］=nyquist （G ，w ） 函数运行后不在屏幕上产生图形，而是将计算结果返回到矩阵re 、im 和w 中。
matlab数值积分的实现：时域积分和频域积分
matlab数值积分的实现:时域积分和频域积分积分操作主要有两种方法:时域积分和频域积分,积分中常见的问题就是会产生二次趋势。
关于积分的方法,在国外一个论坛上有人提出了如下说法,供参考。
Double integration of raw acceleration data is a pretty poorestimate for displacement. The reason is that at each integration, youare compounding the noise in the data.If you are dead set on working in the time-domain, the best results come from the following steps.Remove the mean from your sample (now have zero-meansample)Integrate once to get velocity using some rule (trapezoidal, etc.)Remove the mean from the velocityIntegrate again to get displacement.Remove the mean. Note, if you plot this, you will see drift over time.To eliminate (some to most) of the drift (trend), use a least squares fit (high degree depending on data) to determine polynomial coefficients.Remove the least squares polynomial function from your data.A much better way to get displacement from acceleration data is to work in the frequency domain. To do this, follow these steps...Remove the mean from the accel. dataTake the Fouriertransform (FFT) of the accel. data.Convert the transformed accel. data to displacement data by dividing each element by -omega^2, where omega is the frequency band.Now take the inverse FFT to get back to the time-domain and scale your result.This will give you a much better estimate of displacement.说到底就是频域积分要比时域积分效果更好,实际测试也发现如此。
Matlab中的时频分析与瞬态分析技术详解
Matlab中的时频分析与瞬态分析技术详解引言：Matlab作为一种功能强大且广泛应用的数学软件，被广泛用于信号处理、数据分析等领域。
在信号处理领域，时频分析与瞬态分析是重要的技术手段。
本文将详细介绍Matlab中的时频分析与瞬态分析技术，包括原理、方法和应用等方面内容，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、时频分析的原理与方法时频分析是指对信号在时域和频域上的特性进行综合研究的一种方法。
时频分析的基本思想是将信号分解为一系列窄带信号，并对每个窄带信号进行频域分析，从而得到信号在不同频率和时间上的特性。
常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）等。
1. 短时傅里叶变换（STFT）短时傅里叶变换是一种经典的时频分析方法，其基本思想是将信号分段进行傅里叶变换。
Matlab中可以使用stft函数来进行短时傅里叶变换。
以下是一个简单的示例：```MatlabFs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间序列f0 = 50; % 信号频率x = sin(2*pi*f0*t); % 生成信号windowLength = 128; % 窗口长度overlapLength = 100; % 重叠长度[S,F,T] = stft(x, windowLength, overlapLength, Fs);imagesc(T, F, abs(S));set(gca,'YDir','normal');colorbar;```上述代码通过生成一个正弦信号，并对其进行短时傅里叶变换，将结果使用图像表示出来。
通过调整窗口长度和重叠长度，可以获得不同精度和分辨率的时频谱图。
2. 连续小波变换（CWT）连续小波变换是一种基于小波分析的时频分析方法，其基本思想是将信号与一系列不同尺度的小波基函数进行内积运算。
应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波
应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波频谱分析和滤波是信号处理中常用的技术，可以帮助我们了解信号的频率特性并对信号进行去噪或增强。
MATLAB是一个强大的数学计算和工程仿真软件，提供了各种工具和函数用于频谱分析和滤波。
频谱分析是通过将信号在频域上进行分解来研究信号的频率特性。
MATLAB提供了几种进行频谱分析的函数，包括FFT（快速傅里叶变换）、periodogram和spectrogram等。
下面将以FFT为例，介绍如何使用MATLAB进行频谱分析。
首先，我们需要先生成一个信号用于频谱分析。
可以使用MATLAB提供的随机信号生成函数来生成一个特定频率和幅度的信号。
例如，可以使用以下代码生成一个包含两个频率成分的信号：```MATLABFs=1000;%采样率t=0:1/Fs:1;%时间向量，从0秒到1秒，采样率为Fsf1=10;%第一个频率成分f2=50;%第二个频率成分A1=1;%第一个频率成分的幅度A2=0.5;%第二个频率成分的幅度x = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t);```上述代码生成了一个采样率为1000Hz的信号，包含10Hz和50Hz两个频率的成分。
接下来，我们可以使用MATLAB的FFT函数对信号进行频谱分析，并将频谱绘制出来。
FFT函数将信号从时域转换到频域，并返回频谱幅度和频率信息。
以下是使用FFT函数对上述生成的信号进行频谱分析的代码：```MATLABN = length(x); % 信号长度X = abs(fft(x))/N; % 计算FFTf=(0:N-1)*(Fs/N);%计算频率坐标plot(f,X)xlabel('频率(Hz)')ylabel('幅度')title('信号频谱')```上述代码中，我们首先计算FFT并将结果除以信号长度，以得到正确的幅度值。
然后，我们计算频率坐标，并将频谱幅度与频率绘制出来。
基于MATLAB的系统分析
图3-66 二阶系统的单位阶跃响应曲线
基于MATLAB的系统分析
1.2 基于MATLAB的根轨迹分析
使用 rlocus 命令可以得到连续单输入单输出系统的根轨迹图，此命令有两种基本形式： rlocus(num,den) 或 rlocus(num,den,k) 用 MATLAB 绘制根轨迹图时，具有 x，y 坐标轴自动定标功能。如果希望自行设置显示 图形的坐标范围，可以用 axis 命令定义绘制图形的轴线区域。例如， axis([-2.5,1 -3,3]); 表示 x 轴的显示范围是 2.5～1，y 轴的显示范围是 3～3 。
其中，z 为系统的零点；p 为系统的极点；k 为增益；num 为分子多项式降幂排列的系数向
量；den 为分母多项式降幂排列的系数向量。
基于MATLAB的系统分析
1.1 基于MATLAB的时域分析
2. 用MATLAB求取连续系统的输出响应
MATLAB提供了多种求取连续系统输出响应的函数，它们在MATLAB中的调用格 式分别为
1.1 基于MATLAB的时域分析
2. 用MATLAB求取连续系统的输出响应
【例 3-13】
已知典型二阶系统的传递函数为
G(s)
s2
n2 2n s
n2
其中 n 6 ，试绘制系统在 0.1，0.3，0.5，0.7，1.0 时的单位阶跃响应曲线。
【解】 输入以下MATLAB程序，运行结果如图3-66所示 wn=6; num=[wn^2] t=[0:0.1:10]; zeta1=0.1;den1=[1,2*zeta1*wn,wn^2]; zeta2=0.3;den2=[1,2*zeta2*wn,wn^2];
图3-68 连续系统的伯德图
基于MATLAB的系统分析
时域和频域特征提取Matlab编程实例
第一章绪论1.1 概述机械信号是指机械系统在运行过程中各种随时间变化的动态信息，经各种测试仪器拾取并记录和存储下来的数据或图像。
机械设备是工业生产的基础，而机械信号处理与分析技术则是工业发展的一个重要基础技术。
随着各行各业的快速发展和各种各样的应用需求，信号分析和处理技术在信号处理速度、分辨能力、功能范围以及特殊处理等方面将会不断进步，新的处理激素将会不断涌现。
当前信号处理的发展主要表现在：1.新技术、新方法的出现；2.实时能力的进一步提高；3.高分辨率频谱分析方法的研究三方面。
信号处理的发展与应用是相辅相成的，工业方面应用的需求是信号处理发展的动力，而信号处理的发展反过来又拓展了它的应用领域。
机械信号的分析与处理方法从早期模拟系统向着数字化方向发展。
在几乎所有的机械工程领域中，它一直是一个重要的研究课题。
机械信号分析与处理技术正在不断发展，它已有可能帮助从事故障诊断和监测的专业技术人员从机器运行记录中提取和归纳机器运行的基本规律，并且充分利用当前的运行状态和对未来条件的了解与研究，综合分析和处理各种干扰因素可能造成的影响，预测机器在未来运行期间的状态和动态特性，为发展预知维修制度、延长大修期及科学地制定设备的更新和维护计划提供依据，从而更为有效地保证机器的稳定可靠运行，提高大型关键设备的利用率和效率。
机械信号处理是通过对测量信号进行某种加工变换，削弱机械信号中的无用的冗余信号，滤除混杂的噪声干扰，或者将信号变成便于识别的形式以便提取它的特征值等。
机械信号处理的基本流程图如图1.1所示。
图1.1机械信号处理的基本流程本文主要就第三、第四步骤展开讨论。
第2章机械信号的时域处理及其分析方法2.1 时域统计特征参数处理通过时域波形可以得到的一些特征参数，它们常用于对机械进行快速评价和简易诊断。
2.1.1有量纲的幅值参数有量纲的幅值参数包括方根幅值、平均幅值、均方幅值和峰值等。
若随机过程x(t) 符合平稳、各态历经条件且均值为零，设x为幅值，p(x)为概率密度函数，有量纲型幅值参数可定义为.1厂X r,l =2X,丨=1X rms，丨=2jXp,l T 旳式中：xr为方根均值，x为均值，Xrms为均方值，Xp为峰值由于有量纲型幅值参数来描述机械状态，不但与及其的状态有关，而且与机器的运动参数(如转速、载荷等)有关，因此直接用它们评价不同工况的机械无法得出统一的结论。
Matlab中的时间频域分析与信号解析技术
Matlab中的时间频域分析与信号解析技术1. 引言时间频域分析是一种用于研究和解释信号中频率和时间变化的技术。
在信号处理和通信领域，时间频域分析是一项重要的研究内容。
而Matlab作为一个强大的数学计算工具，提供了许多用于时间频域分析和信号解析的函数和工具包。
本文将介绍一些Matlab中常用的时间频域分析技术和信号解析方法。
2. 傅里叶变换傅里叶变换是时间频域分析中最基本且最重要的方法之一。
它能够将时域信号转换为频域信号，从而揭示信号中各个频率分量的强度和相位信息。
在Matlab中，可以使用fft函数对信号进行傅里叶变换。
例如，我们有一个包含多个频率分量的信号s(t)，可以使用下述代码对其进行傅里叶变换：```matlabs = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t) + sin(2*pi*30*t); % 生成一个包含10、20和30 Hz频率分量的信号Fs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间序列Y = fft(s); % 对信号进行傅里叶变换f = Fs*(0:(length(Y)/2))/length(Y); % 计算频率轴plot(f, abs(Y(1:length(Y)/2))); % 绘制频谱图xlabel('频率 (Hz)');ylabel('幅度');```这段代码中，我们首先生成了一个包含10、20和30 Hz频率分量的信号s(t)，然后使用fft函数对信号进行傅里叶变换得到频域表示Y。
最后，通过计算频率轴f，并使用plot函数绘制出信号的频谱图。
3. 短时傅里叶变换傅里叶变换对于稳态信号分析效果较好，但在非稳态信号分析中存在一些问题。
为了解决这个问题，短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，简称STFT）被提出。
STFT将信号分成小段，并对每一小段进行傅里叶变换。
信号与系统部分实验matlab代码-供参考辩析
信号与系统第三版112学期部分实验代码目录实验一 常用信号的实现和时域变换部分实验答案 (1)实验二 LTI 时间系统的时域分析 (3)实验四 连续信号与系统的频域分析 (4)实验七 连续时间信号的采样与重构 (15)实验一 常用信号的实现和时域变换部分实验答案（1）⎪⎭⎫ ⎝⎛=-t e t f t 32sin )(1.0t=0:0.1:30; x=exp(-0.1*t).*sin(2/3*t);plot(t,x);axis([0 30 -1 1]); grid;xlabel('Time(sec)'); ylabel('f(t)'); …………………………………………………………………………………………… 对上面的f(t)进行抽样f(n)=f(t)|t=nT =x(nT)就可以得到抽样信号，将上述命令里的时间增量改为1s ，plot(t,x)命令改为 可以得到下图。
4．已知离散序列x(n)如图所示，试用Matlab 编程绘出以下的离散序列波形。
（1）x(-n+3)clc;close all;clear all;n=-3:2x=[3 3 3 3 2 1];[x1,n1]=xlpy(x,n,-3);[x2,n2]=xlfz(x1,n1);subplot(311)stem(n,x,'filled');axis([min(n)-1,max(n)+1,min(x)-0.5,max(x)+0.5]) subplot(312)stem(n1,x1,'filled');axis([min(n1)-1,max(n1)+1,min(x1)-0.5,max(x1)+0.5]) subplot(313)stem(n2,x2,'filled');axis([min(n2)-1,max(n2)+1,min(x2)-0.5,max(x2)+0.5])(2) x(n-3)x(n+2)clc;close all;clear all;n=-3:2x=[ 3 3 3 3 2 1 ];[x1,n1]=xlpy(x,n,3);[x2,n2]=xlpy(x,n,-2);nn=-5:5;x3=[0 0 0 0 0 x1];x4=[x2 zeros(1,5)];x=x3.*x4;subplot(311)stem(nn,x3,'filled');subplot(312)stem(nn,x4,'filled');subplot(313)stem(nn,x,'filled');实验二 LTI 时间系统的时域分析6.对于因果和稳定的LTI 系统，对于下列二阶微分方程确定其单位冲激响应是否是欠阻尼、过阻尼或临界阻尼，画出系统的h(t)和频率响应模的波特图。