matlab裡fft變換後的幅度值為什麼偏小？
1樓：天翊挑經典
在matlab中，對乙個訊號進行fft變換後得到的頻率幅度譜的值一般是不進行歸一化的。因此，得到的頻率幅度譜的值通常會很小，這就需要我們進行一些處理才能得到更合適的結果。
具體而言，可能會出現以下幾個原因導致幅度值偏小：
1. 數值範圍問題：由於fft計算的結果可能會超出數值範圍，因此需要在計算前確保使用足夠寬的資料型別（例如使用double型別）。
2. 訊號長度問題：在對訊號進行fft變換時，訊號長度也會影響幅度值。一般來說，訊號猜悄鎮長度需要滿足一定要求才能得到良好的結果。
3. 歸一化問題：如果對頻率幅度譜進行歸一化，可能會得到更合適的結果。例如可以通過將頻率幅度譜除以訊號長度作為歸一化因子，從而消除由訊號長度帶來的影響。
4. 處理方法問題：有些處理方法可能會導致得到的結果偏小穗粗，例如窗函式等。在使用這些方法時需要注意結運稿果是否受到了不必要的影響。
除此之外，還有一些可能的原因，例如使用不同的fft庫、資料長度等。因此，對幅度值偏小問題需要具體問題具體分析，找到問題出現的原因並針對性地解決。
2樓：匿名使用者
在使用fft進行頻譜分析時，補零操作實際上會讓fft輸出的結果更加精純友細（即頻率解像度更高），但是不會對訊號的幅度譜產生影響。因此，補零操作不應該導致最大值小於1。
有可能產生這種情況的原亮褲卜因是在計算變換後的幅度時，沒有將fft輸出結果除以訊號長度l，也就是p = 2*abs(fftshift(fft(s/l)))中的(l)部分，導致最大值小於1。正確計算方法應該是p = abs(fftshift(fft(s)))l，即將fft輸出結果除以訊號長度。
至於為什麼當訊號長度減1時最大值等於1，可能是因敬穗為刪除了乙個取樣點，造成的少量資訊丟失對結果影響較小，使得輸出結果更接近理論值1。但需要注意，這個資料點的刪減僅會對頻率解像度產生影響，而不應該導致訊號幅度出現明顯變化。
3樓：網友
在數碼訊號處理中，離散傅利葉變換（dft）和快速傅利葉變換（fft）是近似計算，存在數值誤差。這些誤差可能慎滾簡會導致計算結果與理論值略有不同。
在你的**中，你通過fft函式對訊號s進行了fft變換，並計算了其幅度譜p。理論上，如果訊號s的幅度值為1，那麼經過fft變換後的幅度譜p的最大值也應該是1。
然而，由於計算機內部的有限精度表示，以及fft演算法本身的數值誤差，實際上得到的結果可能會有一些微小的誤差。這可能導致幅度備友譜p的最大值略小於1，例如你提到的。
通常情況下，這樣的數值誤差是可以接受的，並且可以通過增加取樣點數或使用更高精度的資料型別來減小誤差。此外，你的**中使用了歸一化的fft（除以訊號長度l），這可能會對結果產生一些影響。
如果你需要更高的精確度，你可以嘗試使用更長的訊號長度l，或者使用其他精確度更高的演算法來計算fft。另外，你還可以考慮使用訊號處理寬褲工具包中提供的函式，這些函式經過了優化和校準，可以提供更準確的結果。
為什麼fft變換後的幅值感覺不對？ 請看一下問題出在**（matlab環境）
4樓：網友
沒有啥問題，對於fft來說，從轉換的公式可以看出，頻域上的值是時域上的值乘了乙個相位後再求和，那麼不同相位可能同向，也可能反向，最後的結果肯定不是時域數值的簡單疊加，因為它考慮了方向的問題。所以其幅度是會出現比時域的平均幅度小的情況。
求教matlab fft變換 幾個問題
5樓：網友
1、nfft=2^nextpow2(n)*2 這裡是否乘以2，應該怎麼選擇，貌似乘以3結果也一樣，此處只是確定做fft的點數，由於是單頻訊號，所以，在最後的結果上面會出現兩個對稱的尖峰，和你的fft點數沒有關係。
2、y=fft(x,nfft)/(n/2) 這裡最後除以了（n/2）,才得到正確的幅值，看不懂。
是否需要除以這個數字要根據其物理意義來決定，如果你是用來做頻譜分析，這個係數不會影響最終的影象的樣子。
3、f=n*fs/nfft; 頻率軸到底怎麼寫， n是0:1:n-1還是0:1:n，還是1:1:n ??
上面兩種寫法在做頻譜都不對，fft之後點數不變，如果按照原始定義xk=fft(xn),那麼應該是0:1:n-1
如果你是做頻譜分析，應該是[(0:1:n/2-1) (n/2:1:-1)]
例如，如果是是做8點fft，前面4點是**率，後面4點是負頻率。
6樓：網友
1. 只有當 x 的長度為 2 的整數次冪才能最大限度的提高程式運算速度。nextpow2是指靠的最近的2的指數，若是1023，則nextpow2（1023）=10，若是1025，則nextpow2（1025）=10，前者運算時可以包括全部的資料，而後者包括不了第1025個資料，故需要加1，變成11.
在2的指數上加1 等價於乘以2。理解嗎？
2. 做fft分析時，幅值大小與fft選擇的點數有關，但不影響分析結果。比如採用128和1024個點的相同頻率的振幅有不同的表現值，但在同一幅圖中，40hz和15hz的振動振幅值之比為1:
4，與真實振幅：1是一致的。為了得到真實的振幅，往往要乘以2除以n。
3. n=0:1：
n-1。中間的1可省略，一般寫成n=0：n-1即可。
頻率軸是從開始的，到n-1，這不是真實的頻率。只要將n乘以delta f 即得到真實的頻率。delta f 又等於fs/n， 這也是頻率解像度，能理解麼。
額外話，頻率軸只需取f（1：n/2）即可，因為後半部分與前半部分是對稱的。
matlab fft變換，因為乙個函式導致影象的劇變
7樓：
這類問題初步估計最有可能是由於取樣的關係，或可以說是取樣頻率不夠大引起的偏移，就是在該有波峰的位置，你沒有采樣點，這樣會出現兩種結果，1.你的波峰的幅值可能達不到你設想的數值；2.波峰出現的位置在設想結果的附近，而不是準確的那個位置，即偏移。
這在用離散系統描述連續系統時是經常發生的，也很容易被人忽視的問題。實際應用中取樣定理是遠遠不能滿足實際問題需要的，即使用10倍於訊號最高頻率的取樣頻率也同樣可能產生這種問題，解決辦法一是儘可能增大采樣頻率試試結果是否達到你的要求，二是調整取樣離散點資料的間隔，多次試驗讓在該有波峰的位置，有采樣點。
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