Simulin下的频谱分析方法及matlab的FFT编程.doc
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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=
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