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ゼロ周波数成分をスペクトルの中心に移動
Y = fftshift (X)
Y = fftshift (X,昏暗的)
例
Y = fftshift (X)は,ゼロ周波数成分を配列の中心に移動することで,フーリエ変換Xを並べ替えます。
Y = fftshift (X)
X
Xがベクトルの場合,fftshiftはXの左半分と右半分を入れ替えます。
fftshift
Xが行列の場合,fftshiftは,Xの第1象限と第3象限を,第2象限と第4象限を入れ替えす。
Xが多次元配列の場合,fftshiftは,各次元に沿ってXの半空間を入れ替えます。
Y = fftshift (X,昏暗的)は,Xの次元昏暗的に沿って処理します。たとえば,行列Xの行が複数の1次元変換を表す場合,fftshift (X, 2)はXの各行の半分を入れ替えます。
Y = fftshift (X,昏暗的)
昏暗的
fftshift (X, 2)
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行ベクトルの左半分と右半分を入れ替えます。ベクトルの要素数が奇数である場合、中央の要素はベクトルの左半分に含まれると見なされます。
Xeven = [1 2 3 4 5 6];fftshift (Xeven)
ans =1×64 5 6 1 2 3
Xodd = [1 2 3 4 5 6 7];fftshift (Xodd)
ans =1×75 6 7 1 2 3 4
信号の周波数成分の解析時に,ゼロ周波数成分を中心にシフトすると役立つ場合があります。
信号年代を作成し,フーリエ変換を計算して,パワーをプロットします。
年代
fs = 100;%采样频率t = 0 (1 / fs): (10 - 1 / fs);%的时间向量S = cos(2 *π* 15 * t);n =长度(S);X = fft(年代);f = (0: n - 1) * (fs / n);%频率范围功率= abs (X) ^ 2 / n;%的权力情节(f、电力)
ゼロ周波数成分をシフトし,ゼロを中心にしてパワーをプロットします。
Y = fftshift (X);fshift = (- n / 2: n / 2 - 1) * (fs / n);%零中心频率范围powershift技术= abs (Y) ^ 2 / n;% zero-centered权力情节(fshift powershift技术)
複数の1次元信号は,行列内の行として表すことで処理できます。次に,次元引数を使用してフーリエ変換を計算し,各行のゼロ周波数成分をシフトします。
行が2つの1次元信号を表す行列一个を作成し,各信号のフーリエ変換を計算します。各信号のパワーをプロットします。
一个
fs = 100;%采样频率t = 0 (1 / fs): (10 - 1 / fs);%的时间向量S1 = cos(2 *π* 15 * t);S2 = cos(2 *π* 30 * t);n =长度(S1);= (S1);S2);X = fft ([], 2);f = (0: n - 1) * (fs / n);%频率范围功率= abs (X) ^ 2 / n;%的权力情节(f、电力(1:),f,权力(2:))
ゼロ周波数成分をシフトし,ゼロを中心にして各信号のパワーをプロットします。
Y = fftshift (X, 2);fshift = (- n / 2: n / 2 - 1) * (fs / n);%零中心频率范围powershift技术= abs (Y) ^ 2 / n;% zero-centered权力情节(fshift powershift技术(1:),fshift, powershift技术(2:))
入力配列。ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。
データ型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑複素数のサポート:あり
双
单
int8
int16
int32
int64
uint8
uint16
uint32
uint64
逻辑
演算の対象の次元。正の整数のスカラーとして指定します。値を指定しない場合,fftshiftはすべての次元に沿って入れ替えます。
入力行列Xcを考えます。演算fftshift (Xc, 1)はXcの各列の半分を入れ替えます。
Xc
fftshift (Xc, 1)
行列Xrを考えます。演算fftshift (Xr, 2)はXrの各行の半分を入れ替えます。
Xr
fftshift (Xr, 2)
データ型:双|单|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
この関数はGPU配列を完全にサポートしています。詳細については,GPUでのMATLAB関数の実行(并行计算工具箱)を参照してください。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については,分散配列を使用したMATLAB関数の実行(并行计算工具箱)を参照してください。
ifftshift|fft|fft2|fftn|fftw
ifftshift
fft
fft2
fftn
fftw
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