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:

  • 着算法

  • 半身的算法

  • 基数2实时抽取(DIT)算法

  • 基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。

要了解更多关于System对象如何工作的信息,请参见什么是系统对象?

创建

描述

英国《金融时报》= dsp。FFT返回一个FFT对象,英国《金融时报》,它计算an的DFTN- d数组。对于列向量或多维数组,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

英国《金融时报》= dsp。FFT (名称,值返回一个FFT对象,并将每个指定属性设置为指定值。用单引号将每个属性名称括起来。未指定的属性具有默认值。

属性

全部展开

除非另有说明,属性是不能,这意味着您不能在调用对象后更改其值。对象在调用时锁定,并且释放函数打开它们。

如果一个属性是可调,您可以随时更改它的值。

有关更改属性值的更多信息,请参见在MATLAB中使用系统对象进行系统设计

将FFT使用的实现指定为汽车Radix-2,或FFTW.当您将此属性设置为Radix-2,FFT长度必须是2的幂。

指定输出通道元素的顺序相对于输入元素的顺序。将此属性设置为真正的以位反序输出频率索引。默认值是,它对应于频率指标的线性排序。

将此属性设置为真正的如果FFT的输出要除以FFT的长度。当你想要FFT的输出和输入保持在相同的振幅范围时,这个选项是有用的。这在处理定点数据类型时特别有用。

此属性的默认值为没有缩放。

指定如何根据需要确定FFT长度汽车财产.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FFTLengthSource财产财产

数据类型:|双重的|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。

指定溢出操作为包装饱和

将正弦表数据类型指定为与输入的字长相同风俗

将正弦表定点类型指定为未缩放类型数字类型(定点设计器)对象与一个签名汽车

依赖关系

此属性在设置SineTableDataType财产风俗

指定产品数据类型为全精度同样作为输入,或风俗

将产品定点类型指定为缩放类型数字类型(定点设计器)对象与一个签名汽车

依赖关系

此属性在设置ProductDataType财产风俗

指定累加器数据类型为全精度同样作为输入一样的产品,或风俗

将累加器定点类型指定为缩放类型数字类型(定点设计器)对象与一个签名汽车

依赖关系

此属性在设置AccumulatorDataType财产风俗

将输出数据类型指定为以下类型之一:全精度同样作为输入风俗

将输出定点类型指定为缩放类型数字类型(定点设计器)对象与一个签名汽车

依赖关系

此属性在设置OutputDataType财产风俗

使用

语法

描述

例子

y=英尺(x计算DFT,y,输入的x沿着的第一维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沿第一个维度必须是2的正整数幂。该长度也是FFT长度。当FFTLengthSource财产是“属性”中指定的值FFTLength属性必须是2的正整数幂。

变量大小的输入信号只支持金宝appFFTLengthSource属性设置为“汽车”

数据类型:|双重的|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|fi
复数的支持: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,作为向量、矩阵或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FFTImplementation财产“FFTW”

数据类型:|双重的|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|fi
复数的支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数,请指定System对象作为第一个输入参数。例如,释放名为system的对象的系统资源obj,请使用以下语法:

发行版(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征
重置 重置的内部状态系统对象

例子

全部折叠

求信号在加性噪声中的频率分量。

请注意: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,请使用等效的一步语法。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)的单边振幅谱”)包含(的频率(赫兹));ylabel (“Y (f) | |”

图中包含一个轴对象。标题为“噪声信号y(t)单边振幅谱”的轴对象包含一个线型对象。

计算带噪正弦输入信号的FFT。信号能量存储为FFT系数的幅值平方。确定占信号能量99.99%的FFT系数,并利用这些系数的IFFT重构时域信号。将重构信号与原始信号进行比较。

请注意如果您正在使用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))

考虑一个时域信号 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 由以下方程式得出:

E N n 0 N - 1 | x n | 2

FFT系数, X k ,则认为是频域中的信号值。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

根据帕塞瓦尔定理,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系统对象产生一个正弦波,采样频率为44.1 kHz,频率为1000 Hz。构造一个dsp。FFTdsp.IFFT对象来计算输入信号的FFT和IFFT。

“FFTLengthSource”每个变换对象的属性都设置为“汽车”.FFT长度因此被认为是输入帧的大小。在这个例子中,输入帧的大小是1020,它不是2的幂,所以选择“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”...“共轭对称输入”,真正的);rng (1);

流媒体

噪声输入信号中的流。计算每帧的FFT,并确定构成信号能量99.99%的系数。对这些系数进行IFFT重构时域信号。

numIter = 1000;Iter = 1:numIter sininewave1 = sinineobject ();输入= Sinewave1 + 0.01*randn(size(Sinewave1));FFTCoeff =英尺(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);结束

信号能量的99.99%可以用给出的FFT系数的个数表示Vec (1)

Vec (1)
ans=296

使用这些系数可以有效地重建信号。如果将重建信号的最后一帧与原始时域信号进行比较,您可以看到差异非常小,并且曲线图非常匹配。

马克斯(abs (Input-ReconstrSignal))
ans = 0.0431
情节(输入,'*');持有;情节(ReconstrSignal“哦”);持有

图中包含一个轴对象。轴对象包含两个类型为line的对象。

算法

此对象实现上描述的算法、输入和输出FFT块参考页。对象属性与块参数相对应。

工具书类

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

[2] Frigo, M.和S. G. Johnson,“FFTW: FFT的自适应软件架构”,国际声学、语音和信号处理会议论文集,1998年第3卷,第1381-1384页。

扩展功能

另请参阅

对象

介绍了R2012a