MATLAB中心电信号的FFT处理

这是输入信号：

我也试过了

    fvtool(x_vals)

这给了我：

但是我想要以赫兹为单位的x轴。所以本质上我想看到这个信号的频谱，以赫兹为单位

谢谢

function [f amp] = getspectrum( Mdata, Mf )

%  Mdata    data 
%  Mf       sampling rate / frequency (Hz)

NFFT = 2 ^ nextpow2(length(Mdata)); 
Y = fft(double(Mdata), NFFT) / length(Mdata);
f = (double(Mf) / 2 * linspace(0, 1, NFFT / 2))'; % Vector containing frequencies in Hz
amp = 2 * abs(Y(1:(NFFT / 2))); % Vector containing corresponding amplitudes

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我希望这能有所帮助

原始信号的持续时间（秒）是多少？FFT将秒转换为

1/2pi

或rad/sec单位。为了把它转换成赫兹，你需要乘以

2*pi

。嗨，是的，当我绘制（f，amp）时，它会给我一个频谱。请简要解释一下代码好吗？“绘图（f，amp）”。。。这就是我的想法，是的。事实上，几年前我根据fft的matlab文档中的示例代码实现了这个函数：这就是我得到的结果：它有意义吗？我原以为会有50赫兹的峰值，但似乎没有太多。谢谢。感觉：这取决于你的初始采样率。我猜你在10秒内有3.6k个样本，相当于360赫兹的采样率。因此，根据老奈奎斯特的想法，你可以“表现”高达180赫兹的信号，这意味着你的情节基本上是好的。结果取决于快速傅里叶变换背后的数学和您的数据。好吧，在你的图上画一个对数，以便看到更多。。。但一个编程问答网站对于查看你们的数据来说是一个错误的地方。（无论如何，我的钱在60赫兹的峰值上。）

function [f amp] = getspectrum( Mdata, Mf )

%  Mdata    data 
%  Mf       sampling rate / frequency (Hz)

NFFT = 2 ^ nextpow2(length(Mdata)); 
Y = fft(double(Mdata), NFFT) / length(Mdata);
f = (double(Mf) / 2 * linspace(0, 1, NFFT / 2))'; % Vector containing frequencies in Hz
amp = 2 * abs(Y(1:(NFFT / 2))); % Vector containing corresponding amplitudes