你好
如果你记录的阶段数不是很高,你的信号是“干净”那么我宁愿succesives零序时间区别过境点(插值)
这将是确定更精确的比fft只有几个样品(频率分辨率df = Fs /样品)
数据= readmatrix (“data_1945.txt”);
t =数据(:1);
fs = 1 /意味着(diff (t));
y =数据(:,2);
% fft方法
[fhz, fft_spectrum] = do_fft (t (:), y (:));
[amplitude1, idx] = max (fft_spectrum);
频率= fhz (idx);
period1 = 1 /频率
amplitude1
%零交叉法替代清洁周期信号
zct = find_zc (t y 0);
period2 =意味着(diff (zct))
amplitude2 = 0.5 * (max (y) - min (y))
图(1)
情节(t y“b”、zct 0(1,元素个数(zct)),“* r”,“markersize”,25)
标题(目标位置:1.5弧度的)
包含(“时间[s]”)
ylabel (的位置(弧度))
传奇(“信号”,“佐点”)
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函数zct = find_zc (x, y,阈值)
%斜率为正“零”交叉检测,使用线性插值
y = y -阈值;
zci = @(数据)找到(diff(符号(数据))> 0);%定义功能:返回+佐的指标
第九= zci (y);%找到+ x的零交叉的指标
ZeroX = @ (x0, y0 (x1, y1) x0——(y0。* (x0 - x1))。/ (y0 - y1);%以内插值替换的x值零交点
zct = ZeroX (x (ix), y (ix) x(第九+ 1),y(第九+ 1));
结束
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函数[freq_vector, fft_spectrum] = do_fft(时间、数据)
dt =意味着(diff(时间));
Fs = 1 / dt;
nfft =长度(数据);%提高频率分辨率= > nfft等于信号长度
%窗口:汉宁
=汉宁窗(nfft);
cor_coef =(窗口)/长度总和(窗口);
% fft扩展
% fft_spectrum = abs (fft(数据))/ nfft;
fft_spectrum = abs (fft(数据。*窗口))* 2 * cor_coef / nfft;
%一个sid fft频谱%选择上半年
如果快速眼动(nfft, 2)% nfft奇怪
选择= (1:(nfft + 1) / 2) ';
其他的
选择= (1:nfft / 2 + 1) ';
结束
:fft_spectrum = fft_spectrum(选择);
freq_vector =(选择- 1)* Fs / nfft;
结束
