matlab傅里叶变换实现 关于FFT频率确定的问题？
关于FFT频率确定的问题？
问题1：大多数所讲的采样时间间隔与采样频率是有倒数关系的，即Ts1/fs；因此你说的fs1e5是对的。问题2：MATLAB中的fft函数的两种使用方法，也是用好象数字信号处理教材上所讲的基2的Cooley-TukeyFFT算法，区别是后者更改了FFT的点数，我们知道对此基2的FFT，当采样点数为2的幂次时，精度更高，算出速度更快。因为委托2的幂次点数更好。问题3：采样点点数N恐怕是看你的采样频率了，如果没有你指的是FFT点数，则好象为采样点数N向下取的最小的2的幂次，当然了越大，分辨率越高。FFT的分辨率（采样频率fs）/（FFT点数）。所以我是一样的采样频率下，点数越大，分辨率越高。
Matlab如何绘制复杂曲线的包络线？
1、处理前后的效果差不多，图示为某声波傅里叶变换（fft）后的频谱图。
用MATLAB处理一个信号？
声信号处理是研究什么用数字信号处理技术和声学知识对声信号参与处理的发展迅猛的学科，是目前发展极其迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。声信号传递信息是人类最有用、最快速有效、最常用和最方便的相互交换信息形式.Matlab语言是一种数据分析和处理功能相当强横无比的计算机应用软件，它这个可以将声音文件自由变化为离散时间信号的数据文件，然后依靠其强大无比的矩阵运算能力全面处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放和各种图的呈等，它的信号处理与分析工具箱为声信号分析什么提供了非常全面的功能函数，借用这些功能函数可以又快又方便而又方便啊地完成声信号的处理和分析这些信号的可视化，使人机交互越来越快捷便利。声信号处理是Matlab有用运用的领域之一。
在matlab中是可以基于声音的数据录入与可以打开，例如，负责执行[x,fs,Nbits]wavread(E:W.wav)命令，可应用于无法读取语音，采样点值放在向量x中，fs意思是采样频率(Hz)，Nbits可以表示样本采集位数。想执行sound(x,fs)命令;可主要是用于对声音的回放。向量x则就代表上帝了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”），也就是说可以像处理一个信号表达式一般去处理这个声音信号。
在matlab中，声信号的采集与采样位数和采样频率交好咨询。
采样位数即样本采集值或取样值，用来衡量能力声音波动变化的参数，是指声卡在哪采和播放声音文件时所建议使用数字声音信号的二进制位数。采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越假的越肯定。
采样点位数和采样率是对音频接口来说是之一最重要的两个指标，也选择音频接口的两个有用标准。无论是采样频率如何能，理论上来说样本采集的位数决定了音频数据比较大的力度范围。每提升一个样本采集位数普通力度范围增加了6dB。重新采样位数少嘛则捉到的信号越不精确。是对采样率来说你可以想象中它类似于一个照相机，44.1kHz换句话说音频流再次进入计算机时计算机一秒内会对其拍照达441000次。看样子采样率越高，计算机摄取食物的图片越多，这对遗留下来音频的选择还原也越加精确计算。
凭借matlab还也可以对声信号接受FFT讲
在MATLAB的信号处理工具箱中分段函数FFT和IFFT主要是用于快速傅立叶变换和逆跳跃。函数FFT应用于序列迅速离散傅里叶变换，其内部函数格式为yfft(x)，其中，x是序列，y是序列的FFT，x可以为一向量或矩阵，若x为一向量，y是x的FFT且和x不同长度；若x为一矩阵，则y是对矩阵的每一列向量参与FFT。
语音信号处理中的傅立叶变换非常重要。我们听到的声音有低频率成分也有低频成分。比如说我们说女声频率比男声频率高，而且背景噪音像是是高频多。那你你傅立叶变换后，就容易对你感觉不不需要或要剔除的频率参与处理（比缩）。后再再反变化回来了，那样的话经由处理的声音放不出来就很少噪音，你参与的声音就清晰了。或者在语音识别（比如你完全安装在门口的电子锁，仅允许你发声点关大门），就可以不傅立叶变换后看是不是我你的声音。要想清除干净不要的频率,这时候现在就要用到数字滤波器.
数字滤波器的作用是依靠线性系统时间系统的特性对然后输入的声信号波形(或频谱)进行加工处理，或者说依靠数字方法按可以预定的要求对声信号参与自由变化。
数字滤波器这个可以明白为是一个算出程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化成为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按提前预定的形式变化。数字滤波器有多种分类，参照数字滤波器冲激做出反应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无穷长冲激发令（IIR）滤波器和有限长冲激呐喊之声（FIR）滤波器。从性能上来说，IIR滤波器传输函数的极点可东南边单位圆内的任何地方，所以和用较低的阶数完成任务高的选择性，所是用存贮单元少，所以我经济而效率高。但是这个高效率是以相位的非线性为代价的。选择类型性越好，则相位非线性越严重点。相只不过，FIR滤波器却这个可以能得到严格的线性相位，而现在因此FIR滤波器传输函数的极点单独计算在原点，所以才只有用较高的阶数至少高的选择性；这对同时的滤波器设计指标，FIR滤波器所特别要求的阶数这个可以比IIR滤波器高5~10倍，可是，成本较高，信号连接时间也减小；如果按不同的选择性和同一的线性要求来说，则IIR滤波器就需要加全通网络接受相位较正，同样要提升滤波器的节数和复杂性。
整体来看，IIR滤波器提升到则是效果阶数少，网络延迟小，只不过有稳定性问题，非平稳相位；FIR滤波器没有稳定性问题，线性相位，但阶数多，延迟大大。
切比雪夫滤波器是最常见的一种的一种数字滤波器，是在通带或阻带齐频率响应幅度等波纹波动的滤波器。切比雪夫滤波器无论是切比雪夫其分布，切比雪夫滤波器在过渡带比巴特沃斯滤波器的能量损失快，但频率响应的幅频特性不如后者起伏不平。切比雪夫滤波器和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小，不过在通频带内存在地幅度波动。切比雪夫多项式是与棣莫弗定理或者，以递归算法定义的一系列正交多项式序列。切比雪夫多项式在迅速接近理论中有不重要的应用。这是是因为第一类切比雪夫多项式的根（被称为切比雪夫节点）是可以主要是用于多项式插值。相对应的插值多项式能大限度地减低龙格现象，因此可以提供多项式在后反比例函数的最适合一致步步逼近。
利用matlab，可基于对声信号的读取与再打开；接受语音信号的频谱分析，实际fft变化，得出来了语音信号的频谱图；在滤波方面，可按照切比雪夫滤波器和FIR低通滤波器来结束滤波解调，这不仅仅是冰山一角，matlab中另外更多的知识等待我们的挖掘
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