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抽取频率(DIF)算法

  • 从FFTW中选择的算法[1][2]

要计算输入的DFT:

  1. 创造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具有每个指定属性的对象设置为指定值。用单引号括起每个属性名称。未指定的属性具有默认值。

属性

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除非另有说明,属性是不可努力,这意味着在调用对象后无法更改其值。当您调用它们时,对象锁定发布函数打开它们。

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长度必须是两个的功率。

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。

此属性的默认值是错误的没有缩放。

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

此属性在设置时适用FFTLengthSource.财产财产

数据类型:|双倍的|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SINE表数据类型为与输入相同的单词长度风俗

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

依赖关系

此属性在设置时适用sinetabledatatype.财产风俗

指定产品数据类型全面精确同样作为输入,或风俗

将产品固定点类型指定为缩放numerictype.(定点设计师)与A的对象签名汽车

依赖关系

此属性在设置时适用ProductDataType.财产风俗

指定累加器数据类型为全面精确同样作为输入与产品相同,或风俗

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

依赖关系

此属性在设置时适用AccumulatorDatyp.财产风俗

将输出数据类型指定为一个全面精确同样作为输入风俗

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

依赖关系

此属性在设置时适用OutputDataType财产风俗

用法

句法

描述

例子

y=英尺(X计算DFT,y,输入X沿着第一个维度X

输入参数

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时域输入信号,指定为向量、矩阵或N- d数组。

当。。。的时候FFTLengthSource.属性设置为“汽车”,长度X沿着第一维必须是两个正整数的功率。这个长度也是FFT长度。当。。。的时候FFTLengthSource.属性是“属性”,您指定的值FFTLength财产必须是两个正整数的力量。

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:|双倍的|int8|int16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|FI.
复数支持:金宝app是的

输出参数

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输入信号的离散傅里叶变换,作为向量,矩阵或返回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:|双倍的|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.,使用此语法:

释放(obj)

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

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。如果您使用的是早期版本,请将每个调用替换为等同的函数一步语法。例如,myObject(x)变成step(myObject,x)。

FS = 800;l = 1000;t =(0:l-1)'/ fs;X = SIN(2 * PI * 250 * T)+ 0.75 * COS(2 * PI * 340 * T);y = x + .5 * randn(size(x));%噪音信号英国《金融时报》= dsp。FFT (“FFTLengthSource”“属性”...'fftlength',1024);y = ft(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) | |”

图中包含一个坐标轴。噪声信号y(t)的单边幅值谱轴包含一个线型对象。

计算嘈杂的正弦输入信号的FFT。信号的能量被存储为FFT系数的幅度平方。确定占据99.99%信号能量的FFT系数,并通过采用这些系数的IFFT来重建时域信号。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 ] 由以下等式给出:

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的定理,时间或频域的信号的总能量是相同的。

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.fft.dsp.ifft.对象来计算输入信号的FFT和IFFT。

“FFTLengthSource”每个转换对象的属性设置为“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''连续~dmmetricinput',真的);RNG(1);

流媒体

在嘈杂输入信号中流。计算每个帧的FFT,并确定构成信号的99.99%能量的系数。取自这些系数的IFFT以重建时域信号。

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)* FFTCOEFFMAGSQ),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.

使用这些系数有效地重建信号。如果将重建信号的最后帧与原始的时域信号进行比较,则可以看到差异非常小,并且绘图密切匹配。

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

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。

算法

该对象实现了描述的算法,输入和输出FFT块参考页面。对象属性对应于块参数。

参考

[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,卷。3,1998,第1381-1384页。

扩展功能

也可以看看

对象

在R2012A介绍