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幅度谱与相位谱(基于傅里叶变换):利用MATLAB计算高频率分辨率的幅度谱及优化相位谱的阈值方法

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简介:
本研究探讨了通过MATLAB实现的傅里叶变换技术,专注于提高高频信号分析中的幅度谱精度,并提出了一种新颖的相位谱阈值优化策略。 ft_spect(2.0 版)用于计算输入信号的幅度谱与相位谱,并对相位谱进行滤波以消除浮点运算中的舍入误差影响。 需要注意的是,尽管该函数可以处理相位误差问题,但它并不能解决频谱泄漏的问题。此外,在使用离散傅立叶变换(DFT)时,我们默认输入信号为一个周期内的完整数据,并依据此长度对整个周期的频率特性进行采样分析。假设一个以Fs表示采样率的信号在时间T=NΔt内采集,则其频谱间隔即分辨率Δf=1/T=Fs/N;这意味着DFT的频率分辨能力完全由输入信号的时间跨度决定。 零填充操作不会提升实际解析度,也不会提供额外的信息;它仅仅是在已有的频域数据点之间插入新的幅度值。因此,如果需要提高频率分析的精度,则必须增加原始时间序列的数据长度(即延长测量周期),因为DFT将整个输入视为单一完整周期的一部分进行处理。这意味着重复信号段是允许且不会引起任何异常情况的出现。 然而,在这种情况下,输出结果可能包含因数据冗余而产生的非真实成分。

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  • ):MATLAB
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    本研究探讨了通过MATLAB实现的傅里叶变换技术,专注于提高高频信号分析中的幅度谱精度,并提出了一种新颖的相位谱阈值优化策略。 ft_spect(2.0 版)用于计算输入信号的幅度谱与相位谱,并对相位谱进行滤波以消除浮点运算中的舍入误差影响。 需要注意的是,尽管该函数可以处理相位误差问题,但它并不能解决频谱泄漏的问题。此外,在使用离散傅立叶变换(DFT)时,我们默认输入信号为一个周期内的完整数据,并依据此长度对整个周期的频率特性进行采样分析。假设一个以Fs表示采样率的信号在时间T=NΔt内采集,则其频谱间隔即分辨率Δf=1/T=Fs/N;这意味着DFT的频率分辨能力完全由输入信号的时间跨度决定。 零填充操作不会提升实际解析度,也不会提供额外的信息;它仅仅是在已有的频域数据点之间插入新的幅度值。因此,如果需要提高频率分析的精度,则必须增加原始时间序列的数据长度(即延长测量周期),因为DFT将整个输入视为单一完整周期的一部分进行处理。这意味着重复信号段是允许且不会引起任何异常情况的出现。 然而,在这种情况下,输出结果可能包含因数据冗余而产生的非真实成分。
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