ifftmatlab代码（matlab fft和ifft）

今天给各位分享ifftmatlab代码的知识，其中也会对matlab fft和ifft进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、需要有关数学建模的各种matlab代码，急求~~~~
• 2、信号的傅里叶变换，matlab程序
• 3、我这是一个利用基本谱减法降噪处理matlab源代码，求大佬帮我注释一下
• 4、matlab中IFFT函数的用法
• 5、matlab中 ifft用法
• 6、求一份matlab数模转换，模数转换代码

需要有关数学建模的各种matlab代码，急求~~~~

这个可不是一般的多……

附录一 MATLAB常用函数

1、特殊变量与常数

ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机

eps 浮点相对精度 Inf 无穷大

I 虚数单位 inputname 输入参数名

NaN 非数 nargin 输入参数个数

nargout 输出参数的数目 pi 圆周率

nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数

realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入 的参量

varargout 实际返回的参量

操作符与特殊字符

+ 加 - 减

* 矩阵乘法 .* 数组乘（对应元素相乘）

^ 矩阵幂 .^ 数组幂（各个元素求幂）

\ 左除或反斜杠 / 右除或斜面杠

./ 数组除（对应元素除） kron Kronecker张量积

: 冒号 () 圆括

[] 方括 . 小数点

.. 父目录 ... 继续

, 逗号（分割多条命令） ; 分号（禁止结果显示）

% 注释 ! 感叹号

' 转置或引用 = 赋值

== 相等 不等于

逻辑与 | 逻辑或

~ 逻辑非 xor 逻辑异或

2、基本数学函数

abs 绝对值和复数模长 acos,acodh 反余弦，反双曲余弦

acot,acoth 反余切，反双曲余切 acsc,acsch 反余割，反双曲余割

angle 相角 asec,asech 反正割，反双曲正割

secant 正切 asin,asinh 反正弦，反双曲正弦

atan,atanh 反正切，双曲正切 tangent 正切

atan2 四象限反正切 ceil 向着无穷大舍入

complex 建立一个复数 conj 复数配对

cos,cosh 余弦，双曲余弦 csc,csch 余切，双曲余切

cot,coth 余切，双曲余切 exp 指数

fix 朝0方向取整 floor 朝负无穷取整

gcd 最大公因数 imag 复数值的虚部

lcm 最小公倍数 log 自然对数

log2 以2为底的对数 log10 常用对数

mod 有符号的求余 nchoosek 二项式系数和全部组合数

real 复数的实部 rem 相除后求余

round 取整为最近的整数 sec,sech 正割，双曲正割

sign 符号数 sin,sinh 正弦，双曲正弦

sqrt 平方根 tan,tanh 正切，双曲正切

3、基本矩阵和矩阵操作

blkding 从输入参量建立块对角矩阵 eye 单位矩阵

linespace 产生线性间隔的向量 logspace 产生对数间隔的向量

numel 元素个数 ones 产生全为1的数组

rand 均匀颁随机数和数组 randn 正态分布随机数和数组

zeros 建立一个全0矩阵 :(colon) 等间隔向量

cat 连接数组 diag 对角矩阵和矩阵对角线

fliplr 从左自右翻转矩阵 flipud 从上到下翻转矩阵

repmat 复制一个数组 reshape 改造矩阵

roy90 矩阵翻转90度 tril 矩阵的下三角

triu 矩阵的上三角 dot 向量点集

cross 向量叉集 ismember 检测一个集合的元素

intersect 向量的交集 setxor 向量异或集

setdiff 向是的差集 union 向量的并集

数值分析和傅立叶变换

cumprod 累积 cumsum 累加

cumtrapz 累计梯形法计算数值微分 factor 质因子

inpolygon 删除多边形区域内的点 max 最大值

mean 数组的均值 mediam 中值

min 最小值 perms 所有可能的转换

polyarea 多边形区域 primes 生成质数列表

prod 数组元素的乘积 rectint 矩形交集区域

sort 按升序排列矩阵元素 sortrows 按升序排列行

std 标准偏差 sum 求和

trapz 梯形数值积分 var 方差

del2 离散拉普拉斯 diff 差值和微分估计

gradient 数值梯度 cov 协方差矩阵

corrcoef 相关系数 conv2 二维卷积

conv 卷积和多项式乘法 filter IIR或FIR滤波器

deconv 反卷积和多项式除法 filter2 二维数字滤波器

cplxpair 将复数值分类为共轭对 fft 一维的快速傅立叶变换

fft2 二维快速傅立叶变换 fftshift 将FFT的DC分量移到频谱中心

ifft 一维快速反傅立叶变换 ifft2 二维傅立叶反变换

ifftn 多维快速傅立叶变换 ifftshift 反FFT偏移

nextpow2 最靠近的2的幂次 unwrap 校正相位角

多项式与插值

conv 卷积和多项式乘法 roots 多项式的根

poly 具有设定根的多项式 polyder 多项式微分

polyeig 多项式的特征根 polyfit 多项式拟合

polyint 解析多项式积分 polyval 多项式求值

polyvalm 矩阵变量多项式求值 residue 部分分式展开

interp1 一维插值 interp2 二维插值

interp3 三维插值 interpft 使用FFT的一维插值

interpn 多维插值 meshgrid 为3维点生成x和y的网格

ndgrid 生成多维函数和插值的数组 pchip 分段3次Hermite插值多项式

ppval 分段多项式的值 spline 3次样条数据插值

绘图函数

bar 竖直条图 barh 水平条图

hist 直方图 histc 直方图计数

hold 保持当前图形 loglog x,y对数坐标图

pie 饼状图 plot 绘二维图

polar 极坐标图 semilogy y轴对数坐标图

semilogx x轴对数坐标 subplot 绘制子图

bar3 数值3D竖条图 bar3h 水平3D条形图

comet3 3D慧星图 cylinder 圆柱体

fill3 填充的3D多边形 plot3 3维空间绘图

quiver3 3D震动（速度）图 slice 体积薄片图

sphere 球 stem3 绘制离散表面数据

waterfall 绘制瀑布 trisurf 三角表面

clabel 增加轮廓标签到等高线图中 datetick 数据格式标记

grid 加网格线 gtext 用鼠标将文本放在2D图中

legend 图注 plotyy 左右边都绘Y轴

title 标题 xlabel X轴标签

ylabel Y轴标签 zlabel Z轴标签

contour 等高线图 contourc 等高线计算

contourf 填充的等高线图 hidden 网格线消影

meshc 连接网格/等高线 mesh 具有参考轴的3D网格

peaks 具有两个变量的采样函数 surf 3D阴影表面图

surface 建立表面低层对象 surfc 海浪和等高线的结合

surfl 具有光照的3D阴影表面 trimesh 三角网格图

信号的傅里叶变换，matlab程序

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。

我这是一个利用基本谱减法降噪处理matlab源代码，求大佬帮我注释一下

clear;

[x,fs]=audioread('D:\2.wav');

y=x(1:4096,1);

Y=fft(y);

magY=abs(Y);

b=[];

for i=0:126;

n=4096;

x1=x(1+n*i:n+n*i);

X1=fft(x1);

magX=abs(X1);

S=(magX.^2-magY.^2);

S1=abs(S).^0.5;

s1=ifft(S1);

m=mean(s1)*300;

for j=1:4096;

if abs(s1(j))m;

s1(j)=s1(j)/4;

end

end

a=s1';

b=[b a];

end

x2=b';

plot(x2);

sound(x2,fs);

matlab中IFFT函数的用法

不是，dim表示维度。

例如当X是一个二维矩阵时，dim=1时表示的是行ifft，dim=2是表示列的ifft。

为了dim与前面的ifft(X,n)中的n不混淆，就在中间加了一个[]，必须要加上这个东东。

matlab中 ifft用法

matlab的FFT函数；相关语法：；Y=fft(X)；Y=fft(X,n)；Y=fft(X,[],dim)；Y=fft(X,n,dim)；定义如下：；相关的一个例子：；Fs=1000;%采样频率；T=1/Fs;%采样时间；L=1000;%总的采样点数；t=(0:L-1)*T;%时间序列（时间轴）；%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一；y=x+2

matlab的FFT函数

相关语法：

Y=fft(X)

Y=fft(X,n)

Y=fft(X,[],dim)

Y=fft(X,n,dim)

定义如下：

相关的一个例子：

Fs=1000;%采样频率

T=1/Fs;%采样时间

L=1000;%总的采样点数

t=(0:L-1)*T;%时间序列（时间轴）

%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号x=0.7*sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);

y=x+2*randn(size(t));%混入噪声信号

plot(Fs*t(1:50),y(1:50))%画出前50个点

title('SignalCorruptedwithZero-MeanRandomNoise')

xlabel('time(milliseconds)')

NFFT=2^nextpow2(L);%求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024

Y=fft(y,NFFT)/L;%进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面精确看出原始信号幅值）f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)

%画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.

plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))

title('Single-SidedAmplitudeSpectrumofy(t)')

xlabel('Frequency(Hz)')

ylabel('|Y(f)|')

求一份matlab数模转换，模数转换代码

%main.m

clear;

clc;

f0=10000;     

f=[10 50 100]; 

fs=500;        

N=500;        

num=length(f);

s=zeros(1,N);

for i=1:num

    s=s+sin(f(i)*2*pi*(1:N)/f0);

end

plot(s,'Color',[73 86 142]./255, 'LineWidth',2);axis([1 N/2 min(s) max(s)]);

deltaN=f0/fs

Ns=N/deltaN

for i=1:Ns

    sd(i)=s((i-1)*deltaN+1);

end

sp=[];

for i=1:Ns

    sp=[sp sd(i)*ones(1,deltaN)];

end

hold on;

plot(sp,'Color',[87 141 98]./255,'LineWidth',2);axis([1 N/2 min(s) max(s)]);

Wm=fs/f0

level=5/Wm

Nm=ceil(Wm/2*level);

H=zeros(1,level);

H(1:Nm)=ones(1,Nm);

H(Nm+1)=0.5;

H(level-Nm+1)=-0.5;

H(level-Nm+2:level)=-ones(1,Nm-1);

theta=-(level-1)/level*pi*(0:level-1); 

Hg=H.*exp(j*theta);

b=real(ifft(Hg));

b=b/(sum(b.^2));

delay=level/2;

sp=[sp zeros(1,delay)];

so=filter(b,1,sp);

so=so(delay+1:delay+N)/deltaN;

plot(so,'Color',[212 57 63]./255,'LineWidth',2);axis([1 N/2 min(s) max(s)]);

grid on;

ifftmatlab代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于matlab fft和ifft、ifftmatlab代码的信息别忘了在本站进行查找喔。