Simulink下的频谱分析方法及matlab的FFT编程

Simulink下的频谱分析方法

实现功能：

信号发生器一个信号输入，实时显示其频谱分析

调用模块：

信号源（Signal Processing Blockset -> Signal Processing Sources -> Sine Wave）

Tip 1：不能用连续的信号源

频谱观察窗（Signal Processing Blockset -> Signal Processing Sources -> Spectrum Scope）Tip 2: 不能用普通的观察窗

Tip 3：必须构上设置中的Buffer input. Buffer size 越大越精细。

Tip 4: 剩下的tips读帮助。

连接关系：

如下图所示

原理框图实验结果：

输出示意图

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实现功能：

从Workspace读取一组数，进行频谱分析

调用模块：

From Workspace

Tip 1: 采样时间不能用0，即必须使用离散模式

Tip 2: 从其他模型中Scope保存出来的“Structure with time”的数据可以直接用

频谱观察窗（同上一功能）

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实现功能：

从dSPACE读取一组数，进行频谱分析

实现方法：

1. 从dSPACE读数保存成文件，数据导入Workspace（过程略）

2. 采用从其他模型的Scope保存数据为“Structure with time”的方式构建一个结构变量ScopeData1

3. 使用以下代码将dSPACE数据dscapture拷贝到结构变量ScopeData1中

%%

ScopeData1.time=[0:0.0001:1.9156]; %纯粹为占位，19157为dSPACE保存数据长度

for i=1:19157

ScopeData1.signals.values(:,:,i)=dscapture.Y.Data(i);

end

%%

4. 采用下图中的模型进行频谱分析

实验结果：

通过以上方法对单轴压电加速度传感器进行灵敏度分析，下图分别为采用dSPACE和直接利用示波器分析的结果对比。

结果分析：

波形吻合，采用dSPACE测试时噪声的分贝减小了25dB。

在310Hz、370Hz和410Hz出现异常尖峰

Matlab编程实现FFT实践及频谱分析

内容

1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选

3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱

4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图

源程序

%******************************************************************** *****%

% FFT实践及频谱分

析 %

%******************************************************************** *****%

%******************************************************************** *****%

%***************1.正弦波****************%

fs=100;%设定采样频率

N=128;

n=0:N-1;

t=n/fs;

f0=10;%设定正弦信号频率

%生成正弦信号

x=sin(2*pi*f0*t);

figure(1);

subplot(231);

plot(t,x);%作正弦信号的时域波形

xlabel('t');

ylabel('y');

title('正弦信号y=2*pi*10t时域波形');

grid;

%进行FFT变换并做频谱图

y=fft(x,N);%进行fft变换

mag=abs(y);%求幅值

f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换

figure(1);

subplot(232);

plot(f,mag);%做频谱图

axis([0,100,0,80]);

xlabel('频率(Hz)');

ylabel('幅值');

title('正弦信号y=2*pi*10t幅频谱图N=128');

grid;

%求均方根谱

sq=abs(y);

figure(1);

subplot(233);

plot(f,sq);

xlabel('频率(Hz)');

ylabel('均方根谱');

title('正弦信号y=2*pi*10t均方根谱'); grid;

%求功率谱

power=sq.^2;

figure(1);

subplot(234);

plot(f,power);

xlabel('频率(Hz)');

ylabel('功率谱');

title('正弦信号y=2*pi*10t功率谱');

grid;

%求对数谱

ln=log(sq);

figure(1);

subplot(235);

plot(f,ln);

xlabel('频率(Hz)');

ylabel('对数谱');

title('正弦信号y=2*pi*10t对数谱');

grid;

%用IFFT恢复原始信号

xifft=ifft(y);

magx=real(xifft);

ti=[0:length(xifft)-1]/fs;

figure(1);

subplot(236);

plot(ti,magx);

xlabel('t');

ylabel('y');

title('通过IFFT转换的正弦信号波形'); grid;

%****************2.矩形波****************% fs=10;%设定采样频率

t=-5:0.1:5;

x=rectpuls(t,2);

x=x(1:99);

figure(2);

subplot(231);

plot(t(1:99),x);%作矩形波的时域波形

xlabel('t');