㈠ matlab里有什麼工具箱,可以用FFT(快速傅立葉變換)做頻譜分析
1、采樣數據導入Matlab 。
采樣數據的導入至少有三種方法。
第一就是手動將數據整理成Matlab支持的格式,這種方法僅適用於數據量比較小的采樣。
第二種方法是使用Matlab的可視化交互操作,具體操作步驟為:File --> Import Data,然後在彈出的對話框中找到保存采樣數據的文件,根據提示一步一步即可將數據導入。這種方法適合於數據量較大,但又不是太大的數據。
第三種方法,使用文件讀入命令。數據文件讀入命令有textread、fscanf、load等,如采樣數據保存在txt文件中,則推薦使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 這條命令將data.txt中保存的數據三個三個分組,將每組的第一個數據送給列向量a,第三個數送給列向量b,第二個數據丟棄。命令類似於C語言,詳細可查看其幫助文件。文件讀入命令錄入采樣數據可以處理任意大小的數據量,且錄入速度相當快,一百多萬的數據不到20秒即可錄入。
2、對采樣數據進行頻譜分析 。
頻譜分析自然要使用快速傅里葉變換FFT了,對應的命令即 fft ,簡單使用方法為:Y=fft(b,N),其中b即是采樣數據,N為fft數據采樣個數。一般不指定N,即簡化為Y=fft(b)。Y即為FFT變換後得到的結果,與b的元素數相等,為復數。以頻率為橫坐標,Y數組每個元素的幅值為縱坐標,畫圖即得數據b的幅頻特性;以頻率為橫坐標,Y數組每個元素的角度為縱坐標,畫圖即得數據b的相頻特性。典型頻譜分析M程序舉例如下: clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%減1使N為偶數 %頻率解析度F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模擬對信號進行采樣,得到采樣數據p,下面對p進行頻譜分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信號 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('頻譜圖 (理想值:[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]) '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
對於現實中的情況,采樣頻率fs一般都是由采樣儀器決定的,即fs為一個給定的常數;另一方面,為了獲得一定精度的頻譜,對頻率解析度F有一個人為的規定,一般要求F<0.01,即采樣時間ts>100秒;由采樣時間ts和采樣頻率fs即可決定采樣數據量,即采樣總點數N=fs*ts。這就從理論上對采樣時間ts和采樣總點數N提出了要求,以保證頻譜分析的精準度。
㈡ MATLAB里的Toolboxes怎麼使用急求高手指點!!!
MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。 
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能,能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面,將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹: 
   
1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。 
   * 二維濾波器設計和濾波 
   * 圖像恢復增強 
   * 色彩、集合及形態操作 
   * 二維變換 
   * 圖像分析和統計 
   可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。 
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。 
  魯連續系統設計和離散系統設計 
  * 狀態空間和傳遞函數 
  * 模型轉換 
  * 頻域響應:Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖 
  * 時域響應:沖擊響應、階躍響應、斜波響應等 
  * 根軌跡、極點配置、LQG 
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 
  * 成本、利潤分析,市場靈敏度分析 
  * 業務量分析及優化 
  * 偏差分析 
  * 資金流量估算 
  * 財務報表 
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox 
  * 辨識具有未知延遲的連續和離散系統 
  * 計算幅值/相位、零點/極點的置信區間 
  * 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等 
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 
  * 友好的交互設計界面 
  * 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理 
  * 支持SIMULINK動態模擬 
  * 可生成C語言源代碼用於實時應用 
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox 
   * 高階譜估計 
   * 信號中非線性特徵的檢測和刻畫 
   * 延時估計 
   * 幅值和相位重構 
   * 陣列信號處理 
   * 諧波重構 
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。 
    令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析 
    ——信號編碼 
    ——調制解調 
    ——濾波器和均衡器設計 
    ——通道模型 
    ——同步 
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。 
    * LMI的基本用途 
    * 基於GUI的LMI編輯器 
    * LMI問題的有效解法 
    * LMI問題解決方案 
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox 
    * 建模、辨識及驗證 
    * 支持MISO模型和MIMO模型 
    * 階躍響應和狀態空間模型 
   
(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox) 
    * u分析與綜合 
    * H2和H無窮大最優綜合 
    * 模型降階 
    * 連續和離散系統 
    * u分析與綜合理論 
   
(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。 
    * BP,Hopfield,Kohonen、自組織、徑向基函數等網路 
    * 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數 
    * 前饋、遞歸等網路結構 
    * 性能分析及應用 
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。 
    * 線性規劃和二次規劃 
    * 求函數的最大值和最小位 
    * 多目標優化 
    * 約束條件下的優化 
    * 非線性方程求解 
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。 
    * 二維偏微分方程的圖形處理 
    * 幾何表示 
    * 自適應曲面繪制, 
    * 有限元方法 
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。 
    * LQG/LTR最優綜合 
    * H2和H無窮大最優綜合 
    * 奇異值模型降階 
    * 譜分解和建模 
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox) 
    * 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬 
    * 譜分析和估計 
    * FFT,DCT等變換 
    * 參數化模型 
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。 
    * 分段多項式和B樣條 
    * 樣條的構造 
    * 曲線擬合及平滑 
    * 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。 
    * 概率分布和隨機數生成 
    * 多變數分析 
    * 回歸分析 
    * 主元分析 
    * 假設檢驗 
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。 
    * 符號表達式和符號矩陣的創建 
    * 符號微積分、線性代數、方程求解 
    * 因式分解、展開和簡化 
    * 符號函數的二維圖形 
    * 圖形化函數計算器 
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox) 
    * 狀態空間和傳遞函數模型 
    * 模型驗證 
    * MA,AR,ARMA等 
    * 基於模型的信號處理 
    * 譜分析 
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。 
    * 基於小波的分析和綜合 
    * 圖形界面和命令行介面 
    * 連續和離散小波變換及小波包 
    * 一維、二維小波 
    * 自適應去噪和壓縮
㈢ 如何使用matlab中的工具箱
使用matlab中的工具箱方法:
MATLAB自帶工具箱
查看方式:
我們首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。
在我們不熟悉一些調用工具箱的命令的時候,我們可以按照如下圖所示:
在MATLAB主窗口中,點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出你的MATLAB已經安裝的所有工具箱,可以根據你的需要選擇你將要使用的工具箱。我們可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。
調用(打開)方式:
下面我們介紹一下如何打開一個工具箱。
我們以調用擬合工具箱為例,進行詳細的示例。
調用方式一:
按照如下圖所示的步驟:
點擊主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 單擊,就可以打開擬合工具箱.
調用方式二:
在上一步中,我們在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ,到這里的時候,會看到在其後面有一個簡寫  cftool  如下圖,這就是我們的擬合工具箱調用命令函數。在MATLAB主窗口中輸入cftool ,回車,同樣可以打開擬合工具箱。
工具箱的使用:
擬合工具箱打開之後,如下,我們就可以進行多種曲線擬合了。
關於MATLAB擬合工具箱等,一些工具箱的詳細用法,由於篇幅的有限,在我的其他經驗中都會陸續給出,有興趣的可以查看。
非自帶工具箱
非自帶工具箱,需另外下載,然後按照一定的步驟導入,導入後一般不能像上面工具箱一樣,通過界面操作,一般都通過函數使用。由於工具箱的導入有幾個小的細節需要注意,所以在我的其他經驗中,關於如何導入工具箱,我也進行了詳細的介紹。
㈣ matlab 時頻分析工具箱怎麼用
1.把工具箱解壓到一個地方 2.打開matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->選擇剛才解壓的文件夾 這樣就添加完成了,你就可專以調用工具箱中的函數屬了。我添加了個時頻分析的工具箱,就這樣操作,可以使用。