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comment appliquer la transformation de Fourier à court terme au code dans matlab S'il vous plaît, aidez-moi, j'ai un signal de bruit blanc que j'ai créé et j'ai besoin d'aide pour appliquer la transformée de Fourier à court terme à mon code afin qu'il puisse effectuer le filtrage passe-bande. J'essaie de le mettre dans le code pour ne pas avoir à utiliser l'outil FDA. Être également capable de tracer les graphiques à partir de la sortie du STFT appliqué.
MATLAB fournit une commande pour travailler avec des transformations, telles que les transformées de Laplace et de Fourier. Les transformations sont utilisées en science et en ingénierie comme un outil pour simplifier l'analyse et regarder les données sous un autre angle. Par exemple, la transformée de Fourier permet de convertir un signal représenté en fonction du temps en une fonction de fréquence. La transformée de Laplace nous permet de convertir une équation différentielle en une équation algébrique. MATLAB fournit le laplace, fourier et fft commandes pour travailler avec les transformées de Laplace, Fourier et Fast Fourier. La transformation de Laplace La transformée de Laplace d'une fonction du temps f (t) est donnée par l'intégrale suivante - La transformée de Laplace est également désignée comme transformée de f (t) en F (s). Vous pouvez voir que ce processus de transformation ou d'intégration convertit f (t), une fonction de la variable symbolique t, en une autre fonction F (s), avec une autre variable s.
La transformée de Fourier est une technique mathématique qui permet de transformer la fonction du domaine temporel x(t) en fonction du domaine fréquentiel X(ω). Dans cet article, nous allons voir comment trouver la transformée de Fourier dans MATLAB. L'expression mathématique de la transformée de Fourier est: En utilisant la fonction ci-dessus, on peut générer une transformée de Fourier de n'importe quelle expression. Dans MATLAB, la commande de Fourier renvoie la transformée de Fourier d'une fonction donnée. L'entrée peut être fournie à la fonction de Fourier en utilisant 3 syntaxes différentes. Fourier(x): Dans cette méthode, x est la fonction du domaine temporel alors que la variable indépendante est déterminée par symvar et la variable de transformation est w par défaut. Fourier(x, transvar): Ici, x est la fonction du domaine temporel alors que transvar est la variable de transformation au lieu de w. Fourier(x, indepvar, transvar): dans cette syntaxe, x est la fonction du domaine temporel tandis que indepvar est la variable indépendante et transvar est la variable de transformation au lieu de symvar et w respectivement.
La nouvelle fonction est alors appelée transformée de Fourier et / ou spectre de fréquences de la fonction f. syms x f = exp(-2*x^2);%our function ezplot(f, [-2, 2])% plot of our function FT = fourier(f)% Fourier transform Lorsque vous exécutez le fichier, MATLAB trace le graphique suivant - Le résultat suivant s'affiche - FT = (2^(1/2)*pi^(1/2)*exp(-w^2/8))/2 Tracer la transformée de Fourier comme - ezplot(FT) Donne le graphique suivant - Transformées de Fourier inverses MATLAB fournit le ifourier commande pour calculer la transformée de Fourier inverse d'une fonction. Par exemple, f = ifourier(-2*exp(-abs(w))) f = -2/(pi*(x^2 + 1))
La FFT ne renvoie-t-elle que la valeur d'amplitude sans la fréquence? Oui, la fonction MATLAB FFT ne renvoie qu'un seul vecteur d'amplitudes. Cependant, ils correspondent aux points de fréquence que vous lui passez. Faites-moi savoir ce qui a besoin de clarification afin que je puisse vous aider davantage. Je suis nouveau à Matlab et FFT et je veux comprendre l' exemple de Matlab FFT. Pour l'instant j'ai deux questions principales: 1) Pourquoi l'axe des x (fréquence) se termine-t-il à 500? Comment puis-je savoir qu'il n'y a pas plus de fréquences ou sont-elles simplement ignorées? 2) Comment puis-je savoir que les fréquences sont comprises entre 0 et 500? Ne devrait pas me dire la FFT, dans quelles limites sont les fréquences? La FFT ne renvoie-t-elle que la valeur d'amplitude sans la fréquence? Merci pour tout indice! Exemple en question: Considérons les données échantillonnées à 1000 Hz. Former un signal contenant une sinusoïde de 50 Hz d'amplitude 0, 7 et une sinusoïde de 120 Hz d'amplitude 1 et la corrompre avec un certain bruit aléatoire de moyenne nulle: Fs = 1000;% Sampling frequency T = 1/Fs;% Sample time L = 1000;% Length of signal t = (0:L-1)*T;% Time vector% Sum of a 50 Hz sinusoid and a 120 Hz sinusoid x = 0.
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