主要内容

dsp。FFT

离散傅里叶变换

描述

dsp。FFT系统对象™使用快速傅里叶变换(FFT)计算输入的离散傅里叶变换(DFT)。对象使用一个或多个快速傅里叶变换(FFT)算法,这取决于输入的复杂性以及输出是线性还是位反序:

  • 双信号算法

  • 半身的算法

  • 基数2实时抽取(DIT)算法

  • 基数-2频率抽取(DIF)算法

  • 从FFTW中选择的算法[1][2]

要计算输入的DFT:

  1. 创建dsp。FFT对象,并设置其属性。

  2. 使用参数调用对象,就像调用函数一样。

要了解有关系统对象如何工作的更多信息,请参阅什么是系统对象?

创建

描述

FT.= dsp。FFT返回A.FFT对象,FT.,它计算an的DFTN- d数组。对于列载体或多维数组,FFT对象沿第一维计算DFT。如果输入是行向量,则FFT对象计算一行单样本dft并发出警告。

例子

FT.= dsp.fft(名称,价值返回A.FFT对象,将每个指定的属性设置为指定的值。将每个属性名用单引号括起来。未指定的属性具有默认值。

属性

全部展开

除非另有说明,属性是nontunable,这意味着您不能在调用对象之后更改它们的值。对象在调用时锁定,而释放函数打开它们。

如果一个属性是可调,您可以随时更改其值。

有关更改属性值的更多信息,请参见MATLAB使用系统对象的系统设计

指定用于FFT的实现为一个汽车radix-2,或FFTW.当您将此属性设置为radix-2, FFT长度必须是2的幂。

指定相对于输入元素的顺序的输出通道元件的顺序。将此属性设置为真正的以位反转顺序输出频率指数。默认为错误的,这对应于频率指数的线性排序。

将此属性设置为真正的如果FFT的输出应由FFT长度除以。当您希望FFT的输出保持在与其输入相同的幅度范围内时,此选项非常有用。使用定点数据类型时,这尤其有用。

此属性的默认值为错误的没有扩展。

指定如何确定FFT长度为汽车财产.当您将此属性设置为汽车, FFT长度等于输入信号的行数。

FFT长度,指定为大于或等于2的整数。

如果满足以下条件,这个性质必须是2的幂:

依赖关系

属性设置时将应用此属性FFTLengthSource.财产财产

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

当FFT长度小于输入长度时对输入数据进行换行。如果该属性设置为true,则给定FFT长度小于输入长度,则在FFT操作之前进行模长数据包装。如果该属性设置为false,则在FFT操作之前将输入数据截断为FFT长度。

定点属性

指定舍入方法。

指定溢出操作饱和

指定sin表数据类型为与输入相同的单词长度自定义

将SINE表定点类型指定为未划算的numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness汽车

依赖关系

属性设置时将应用此属性sinetabledatatype.财产自定义

指定产品数据类型完整的精度同样作为输入,或自定义

将产品定点类型指定为缩放类型numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness汽车

依赖关系

属性设置时将应用此属性ProductDataType.财产自定义

指定累加器数据类型为完整的精度同样作为输入与产品相同,或自定义

将累加器固定点类型指定为缩放numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness汽车

依赖关系

属性设置时将应用此属性AccumulatorDatyp.财产自定义

将输出数据类型指定为完整的精度同样作为输入自定义

将输出定点类型指定为缩放类型numerictype(定点设计师)与A的对象Signedness汽车

依赖关系

属性设置时将应用此属性OutputDataType财产自定义

用法

句法

描述

例子

y=英尺(X计算DFT,y,输入的X沿着第一个维度X

输入参数

全部展开

时域输入信号,指定为向量、矩阵或N- d数组。

FFTLengthSource.属性设置为“汽车”,长度X在第一维上一定是2的正整数次幂。这个长度也是FFT长度。当FFTLengthSource.属性是“属性”,您指定的值FFTLength性质必须是2的正整数次幂。

可变尺寸输入信号仅支持时金宝appFFTLengthSource.属性设置为“汽车”

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|FI.
复数支持:金宝app是的

输出参数

全部展开

输入信号的离散傅里叶变换,以向量、矩阵或矩阵的形式返回N- d数组。当FFTLengthSource.属性设置为“汽车”, FFT长度与输入信号的行数相同。当FFTLengthSource.属性设置为“属性”, FFT长度通过FFTLength财产。

为支持金宝app具有可变大小数据的非双幂变换长度,设置FFTIMPLENTATION.财产“FFTW”

数据类型:||int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|FI.
复数支持:金宝app是的

对象功能

要使用对象函数,请将System对象指定为第一个输入参数。例如,要发布命名的系统对象的系统资源obj.,使用下面的语法:

释放(obj)

全部展开

一步 运行系统对象算法
释放 释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特性
重置 使内部状态复位系统对象

例子

全部收缩

求信号在加性噪声中的频率分量。

笔记:此示例仅在R2016b或更高版本中运行。如果您正在使用较早的版本,请将对该函数的每个调用替换为等价的一步语法。例如,myObject(x)变成step(myObject,x)。

Fs = 800;L = 1000;t = (0: l - 1) / Fs;X = sin(2* 250*t) + 0.75*cos(2* 340*t);Y = x + 0.5 *randn(size(x));%噪声信号英国《金融时报》= dsp。FFT (“FFTLengthSource”“属性”...'fftlength', 1024);Y =英尺(Y);

绘制单边振幅谱

情节(Fs / 2 * linspace (0, 1512), 2 * abs (Y(1:512) / 1024))标题('噪声信号y(t)'的单面幅度谱)包含('频率(Hz)');ylabel (“Y (f) | |”

图包含轴对象。具有标题单面幅度的噪声信号y(t)的轴对象包含类型线的对象。

计算带噪声的正弦输入信号的FFT。信号的能量存储为FFT系数的幅值平方。确定占信号能量99.99%的FFT系数,对这些系数进行IFFT重构时域信号。将重建信号与原始信号进行比较。

笔记如果您正在使用R2016a或更早的版本,请将对该对象的每个调用替换为等效的一步语法。例如,obj (x)就变成了步骤(obj (x))

考虑时域信号 X [ N ] ,它定义在有限的时间区间内 0. N N - 1 .信号的能量 X [ N ] 为下式:

E. N = N = 0. N - 1 | X [ N ] | 2

FFT系数, X [ K. ] ,被视为频域中的信号值。信号的能量 X [ N ] 因此,在频域内为FFT系数大小平方和:

E. N = 1 N K. = 0. N - 1 | X [ K. ] | 2

根据Parseval定理,信号在时域或频域的总能量是相同的。

E. N = N = 0. N - 1 | X [ N ] | 2 = 1 N K. = 0. N - 1 | X [ K. ] | 2

初始化

初始化一个dsp。SineWave系统对象以在44.1 kHz采样采样的正弦波,具有1000 Hz的频率。建立A.dsp。FFTdsp。传输线对象来计算输入信号的FFT和IFFT。

“FFTLengthSource”属性设置为“汽车”.因此,FFT长度被认为是输入帧大小。此示例中的输入帧大小为1020,这不是2的功率,因此选择“FFTImplementation”作为“FFTW”

l = 1020;sineObject = dsp.sinewave('samplesperframe'L,...“PhaseOffset”10...“SampleRate”,44100,...“频率”, 1000);英国《金融时报》= dsp。FFT (“FFTImplementation”“FFTW”);界面张力= dsp。传输线(“FFTImplementation”“FFTW”...“ConjugateSymmetricInput”,真的);RNG(1);

流媒体

流在噪声输入信号。计算每一帧的FFT,确定构成信号99.99%能量的系数。对这些系数进行IFFT重构时域信号。

numIter = 1000;为了iter = 1:numiter sinewave1 = sineObject();输入= SineWave1 + 0.01 * Randn(尺寸(SineWave1));fftcoeff = ft(输入);fftcoeffmagsq = abs(fftcoeff)。^ 2;Energyfreqdomain =(1 / L)*总和(FFTCOEFFMAGSQ);[FFTCOEFFSORTED,IND] = SORT(((1 / L)* FFTCOEFFAGSQ),...1,“下”);CumFFTCoeffs = cumsum (FFTCoeffSorted);EnergyPercent = (CumFFTCoeffs / EnergyFreqDomain) * 100;Vec = find(EnergyPercent > 99.99);FFTCoeffsModified = 0 (L, 1);FFTCoeffsModified(印第安纳州(1:Vec (1))) = FFTCoeff(印第安纳州(1:Vec (1)));ReconstrSignal = ift (FFTCoeffsModified);结尾

99.99%的信号能量可以由所提供的FFT系数的数量表示VEC(1)

VEC(1)
ans = 296

利用这些系数可以有效地重建信号。如果将重构信号的最后一帧与原始时域信号进行比较,可以看到两者之间的差异非常小,而且两幅图非常吻合。

max(abs(输入-remstrsignal))
ans = 0.0431.
情节(输入,‘*’);抓住;情节(ReconstrSignal“o”);抓住离开

图包含轴对象。轴对象包含2个类型的类型。

算法

该对象实现了算法、输入和输出FFT块引用页面。对象属性对应于块参数。

参考文献

[1] FFTW(http://www.fftw.org

[2] Frigo,M.和S. Johnson,“FFTW:FFT的自适应软件架构”,声学,演讲和信号处理国际会议的诉讼程序, 1998年第3卷,1381-1384页。

扩展功能

也可以看看

对象

介绍了R2012a