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範例:介紹 FFT
快速傅立葉轉換 (FFT) 是一種表示量測過一段時間之數據集頻率內容的數值方法。數據通常是連續的,會構成波形。若要以數值方式處理數據,要按某種取樣率以規律的時間區間取樣。以下各圖說明某些取樣的波形,及其針對頻率所繪製的傅立葉轉換量值。
取樣的正弦波形
1. 使用 sin 函數定義正弦波形。
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2. 設定數據點數目。
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3. 設定樣本間距。
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4. 設定取樣比率。
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5. 繪製正弦曲線函數。
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6. 使用 dft 函數,以計算離散傅立葉轉換。
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X1 是實數和複數的向量。
7. 求解出現尖峰量值的頻率。
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8. 繪製轉換信號,並使用標記顯示尖峰的頻率與量值。
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取樣的餘弦波形
1. 使用 cos 函數定義餘弦波形。
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2. 繪製餘弦函數。
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3. 使用 dft 函數計算離散傅立葉轉換。
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X2 是實數和複數的向量。
4. 求解出現最大量值的頻率。
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5. 繪製轉換信號,並使用標記顯示尖峰的頻率與量值。
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取樣的指數波形
1. 使用 exp 函數定義指數波形。
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向量化運算子可用於取得函數的逐元素值,因為定義內的行列式運算子會傳回單一純量值。
2. 繪製正弦曲線函數。
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3. 使用 dft 函數,以計算離散傅立葉轉換。
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X3 是實數和複數的向量。
4. 求解出現最大量值的頻率。
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5. 繪製轉換信號,並使用標記顯示尖峰的頻率與量值。
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取樣的階梯波形
1. 使用 if 函數定義階梯波形。
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2. 計算每個區間的脈衝量值。
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3. 繪製階梯函數。
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量值一致且等於 1.2,介於 725 之間。
4. 使用 dft 函數,以計算離散傅立葉轉換。
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X4 是實數和複數的向量。
5. 求解出現最大量值的頻率。
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6. 繪製轉換信號,並使用標記顯示尖峰的頻率與量值。
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最大量值發生於 freq0
這是否有幫助?