用fft-matlab求时间序列数据的主频

我试图使用matlab中的fft函数来确定时间序列数据的主频。我的数据表示为一个向量，而我的时间尺度也是一个向量。下面是我的示例代码：

Fs = 10; % sampling frequency 1 kHz
t =  [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]; % time scale
x = [10,120,130,120,120,100,123,456,78,89]; % time series
plot(t,x), axis('tight'), grid('on'), title('Time series'), figure
nfft = 512; % next larger power of 2
y = fft(x,nfft); % Fast Fourier Transform
y = abs(y.^2); % raw power spectrum density
y = y(1:1+nfft/2); % half-spectrum
[v,k] = max(y); % find maximum
f_scale = (0:nfft/2)* Fs/nfft; % frequency scale
plot(f_scale, y),axis('tight'),grid('on'),title('Dominant Frequency')
fest = f_scale(k); % dominant frequency estimate
fprintf('Dominant freq.: true %f Hz, estimated %f Hznn', f, fest)
fprintf('Frequency step (resolution) = %f Hznn', f_scale(2))

问题是我这里的主频是0，我不确定它是否正确。请提供一些反馈，特别是如果财政司司长在这种情况下很重要

试试下面的方法

1生成包含多个频率的信号

x=0:0.1:100

y=0

因为i=1:10

y=y+sin2*pi*rand1*10*x

结束

2使用pwelch获取功率谱。作为窗口fct，请使用flattopwin。这确保了扇形loos很小，信号的振幅将是正确的

3使用[link]中的缩放等式11获得正确的振幅

4检查振幅：将PSD转换为线性频谱->这不是必需的。然而，我经常想知道振幅的值。但是，请注意，pwelch计算的是均方根振幅，而不是峰值振幅。将峰值振幅乘以sqrt2

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最好是，Jonas

如果输入数据向量的平均值相对于数据元素较大，表示显著的直流偏移，并且在FFT结果中显示为主频0。您可以从每个元素中减去数据向量的平均值，以删除此DC偏移。

您正在分析的数据非常短且非周期性。你不大可能从这些数据的频率分析中得到任何有用的东西。谢谢……代码呢？试着通过总结不同的正弦来组合数据，看看你是否得到了最强大的正弦的频率。注意奈奎斯特频率。代码似乎没有问题，频率为0表示类似于直流信号，fft图是什么样子的？y=fftx，nfft应产生频率响应。也可能是由于泄漏，请尝试将fs设置为更高的值，然后查看响应的样子EFS=1000；%采样频率1 kHz t=0:1/Fs:0.296；%时间刻度f=100；%Hz，嵌入主频x=cos2*pift+randnsizet；%时间序列谢谢..我修改了代码替换了这个，现在我的主频是100，这是预期的。你说的泄漏是什么意思？好的，我也会试试这个