傅里叶变换去噪matlab代码（傅里叶变换matlab仿真）

本篇文章给大家谈谈傅里叶变换去噪matlab代码，以及傅里叶变换matlab仿真对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、用MATLAB 如何实现傅里叶变换
• 2、求 一维信号 的傅里叶变换 去噪程序 matlab 写的
• 3、如何用MATLAB完成傅里叶变换和逆变换？
• 4、matlab中给信号加入白噪声,如何利用傅里叶变换去噪
• 5、关于matlab的傅里叶变换的代码求解释
• 6、matlab傅里叶变换

用MATLAB 如何实现傅里叶变换

用MATLAB 实现傅里叶变换:

用户任意输入一个函数，然后，输出函数的傅里叶变换函数，然后输出振幅频率 。

x=sin(2*pi*t); %任意输入一个函数。

y=fft(x); %傅里叶变换函数。

plot(abs(y)); %振幅频率。

函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。这种关系使一个集合里的每一个元素对应到另一个（可能相同的）集合里的唯一元素。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。

傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

求 一维信号 的傅里叶变换 去噪程序 matlab 写的

什么样的信号，频率范围是多少？是要用FFT滤波，还是用其他的方式？补充一下，如果是用FFT滤波的话：

对于给定的序列x(n)，和采样频率fs等信息，先求其FFT频谱

y=abs(fft(x));

plot((1:length(x))*fs/length(x),y);title('信号的频谱');xlabel('频率');

然后你大概确定一下，你需要滤除的频带，上面的图形中可以看出噪声的频带。

比如说，你想要滤除从f1～f2的噪声，最简单的方法就是在频域将这一段置零，

y(200:300)=0； %这里我假设的是200到300这一段就是频率f1～f2的。这就是频率域滤波了，然后再反变换回去就行了

x=ifft(y); % 信号滤波后重建

具体的如果设置参数，就要看你的信号的特征了。

如何用MATLAB完成傅里叶变换和逆变换？

用MATLAB进行傅里叶变换用fft（）函数来变换，其逆变换用ifft（）函数来变换。变换要求X为向量，而不是变量。

根据题主的代码应这样来处理。

t=-pi:pi/100:pi;

x=sin(2*pi*t);

y=fft(x);  %傅里叶变换

plot(abs(y))

x=ifft(y); %傅里叶逆变换

plot(t,x)

matlab中给信号加入白噪声,如何利用傅里叶变换去噪

小波的阈值去噪效果比较好。可以调用wden函数，比较简单

本题中前面改一下比较直观，可以把原始信号输出来subplot（2,2,1）后面去噪信号subplot（2,2,2）频谱图subplot（2,2,3）后面可加程序

xd=wden(x,'rigrsure','s','sln',5,'sym8');

subplot（2,2,4）;plot(xd);

title('去噪信号')；

err=x-xd;

函数wden的调用格式有以下两种：

（1）[XD,CXD,LXD]=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')

（2）[XD,CXD,LXD]=wden(C,L,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')

函数wden用于一维信号的自动消噪。X为原始信号，[C,L]为信号的小波分解，N为小波分解的层数。

THR为阈值选择规则：

*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。

*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。

*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).

*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。

SORH是软阈值或硬阈值的选择（分别对应's'和'h'）。

SCAL指所使用的阈值是否需要重新调整，包含下面三种：

*SCAL='one' 不调整；

*SCAL='sln' 根据第一层的系数进行噪声层的估计来调整阈值。

*SCAL='mln' 根据不同的噪声估计来调整阈值。

XD为消噪后的信号，[CXD,LXD]为消噪后信号的小波分解结构。

关于matlab的傅里叶变换的代码求解释

这段函数应该是一个做信号分析的GUI里的一个功能吧。

这段代码是要干啥？对应的按钮上有文字说明么。

感觉是观察一段离散信号经过DFT后的功率谱密度。

y=fft(x,xlength);

这个是快速傅里叶变换，也就是对信号x做DFT

Pyy =y.*conj(y)/xlength;

这个是信号x的功率谱，也就是频谱y的幅值平方除以信号长度

至于为什么只看一半我就不知道了

matlab傅里叶变换

很遗憾，都不是。（我不会叫你去看书的，^_^ 因为你看了我的回答后会自己会去看书的...）

FFT是一种快速算法，它是DFT（离散傅里叶变换）的快速算法而已。它并不是一种严格数学上的变换。（但是它有严格的数学定义和物理含义，这一点希望你能明白）你应当知道，用传统的傅里叶变换，由于其频域或者时域是连续的，用计算机是实现不了的。DFT的提出就是为了解决这个问题。（注意了，DFT，是工程上为了能够让计算机计算傅里叶变换而弄出一种概念，它是人为规定了一些内容下所导出的“傅里叶变换”，这种变换物理含义有，而且计算机也能接受）

你的意思是DTFT（离散时间傅里叶变换），它主要是用于离散时间序列的频域分析，它才是真正数学严格意义上的傅里叶变换！！虽然DTFT有着很高的理论价值，但是在实际应用中不便直接采纳。（呐，就如我上面说的那样，不适合计算机运算）

DFT处理结果会有一些偏差，但是由于它具有一种快速算法——FFT，所以在各类数字信号处理应用中广泛采用。

——纯手工打出来的，最后建议你先弄明白这几个概念：DFS、DTFT、DFT，FFT。（这是基本功~~~~）

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64位傅里叶变换是指在进行FFT运算时，将序列先扩展（一般是填零）到64位后再进行FFT运算，一般扩展都是2的幂次数，这是FFT算法所提倡的。

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