众文网1.基于matlab的连续信号的频谱分析
给个例题，自己变一下就好
fs=1000；%设定采样频率
N=1024；%设定数据长度
i=0:N-1;
t=i/fs;
f=100；%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
x=sin(2*pi*f*t);
subplot(231);
plot(t,x)；%作正弦信号的时域波形
axis([0,0.01,-1,1]);
xlabel('t');
ylabel('y');
title（'正弦信号时域波形'）；
grid;
%进行FFT变换并做频谱图
y=fft(x,N)；%进行fft变换
mag=abs(y)；%求幅值
f=(0:N-1)*fs/N；%横坐标频率的表达式为f=(0:M-1)*Fs/M;
subplot(232);
plot(f,mag)；%做频谱图
axis([0,100,0,80]);
xlabel（'频率（Hz）');
ylabel（'幅值'）；
title（'正弦信号幅频谱图'）；
grid;
%求均方根谱
sq=abs(y);
figure(1);
subplot(233);
plot(f,sq);
xlabel（'频率（Hz）');
ylabel（'均方根谱'）；
title（'正弦信号均方根谱'）；
grid;
%求功率谱
power=sq.^2;
figure(1);
subplot(234);
plot(f,power);
xlabel（'频率（Hz）');
ylabel（'功率谱'）；
title（'正弦信号功率谱'）；
grid;
%求对数谱
ln=log(sq);
figure(1);
subplot(235);
plot(f,ln);
xlabel（'频率（Hz）');
ylabel（'对数谱'）；
title（'正弦信号对数谱'）；
grid;
%用IFFT恢复原始信号
xifft=ifft(y);
magx=real(xifft);
ti=[0:length(xifft)-1]/fs;
subplot(236);
plot(ti,magx);
xlabel('t');
ylabel('y');
title（'通过IFFT转换的正弦信号波形'）；
grid;
2.基于matlab图形界面设计信号与系统的周期信号的频谱分析
在matlan工作区键入“GUIDE”就能够开始GUI的设计。推荐使用matlab的help，讲得非常详细。
另外，编写简单的GUI时建议不要使用高级控件，用最简单的push button是最容易实现的。
我的空间里有常见的几种按钮编程，虽然是以图像处理为主但亲可以作为参考
希望对亲有帮助~
3.关于用MATLAB设计确定信号的频谱分析和滤波
1-4以前都给过例子，其实Matlab自带的Help也能拼凑出来，例如说频谱分析：
t = 0:0.001:0.6;
x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));
plot(1000*t(1:50),y(1:50))
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('time (milliseconds)')
Y = fft(y,512);
Pyy = Y.* conj(Y) / 512;
f = 1000*(0:256)/512;
plot(f,Pyy(1:257))
title('Frequency content of y')
xlabel('frequency (Hz)')
4.浅谈MATLAB在信号与系统分析中的应用 论文写法 本人新手
第一章 绪 论
§1-1 课题研究的背景
§1-2 信号与系统分析国内外研究现状
§1-3 Matlab概述
§1-4 课题研究的目的及意义
§1-5 论文主要内容及结构
第二章 MATLAB在信号与系统分析中的应用
§2-1 信号与系统分析
2-1-1 国内外关于该课题的研究现状及发展趋势
2-1-2 信号与系统分析方法分类
§2-2 Matlab在信号与系统分析中应用的简介
§2-3 本章小结
第三章 Matlab在信号与系统分析中应用模型设计
§3-1 引言
§3-2 系统分析
§3-3 模型建立（是本章重点需要扩充）
第四章 （具体实例实现）
§4-1
§4-2
§4-3 实验结果分析
§4-4 本章小结
第五章 结束语
参考文献
致 谢
最好找本MATLAB在信号与系统分析中的应用的书来看看。可以看看飞思科技产品研发中心出的一系列关于matlab应用的书，会对你有帮助的！
祝顺利！
5.关于用MATLAB设计对信号进行频谱分析和滤波处理的程序
完整的程序
%写上标题
%设计低通滤波器：
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc)； %设计Butterworth低通滤波器
[h,f]=freqz（)； %求数字低通滤波器的频率响应
figure(2)； % 打开窗口2
subplot(221)； %图形显示分割窗口
plot(f,abs(h)）； %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图
title（巴氏低通滤波器''）；
grid； %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s)； %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf)； %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形
xlabel（'时间 （seconds）');
ylabel（'时间按幅度'）；
SF=fft(sf,256)； %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w= %新信号角频率
subplot(223);
plot（)）； %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图
title（'低通滤波后的频谱图'）；
%设计高通滤波器
[N,Wc]=buttord()
%估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc,'high')； %设计Butterworth高通滤波器
[h,f]=freqz（)； %求数字高通滤波器的频率响应
figure(3);
subplot(221);
plot（)）； %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图
title（'巴氏高通滤波器'）；
grid； %绘制带网格的图像
sf=filter（)； %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf)； ；%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
w； %新信号角频率
subplot(223);
plot（)）； %绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的频谱图
title（'高通滤波后的频谱图'）；
%设计带通滤波器
[N,Wc]=buttord([)
%估算得到Butterworth带通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc
[a,b]=butter(N,Wc)； %设计Butterworth带通滤波器
[h,f]=freqz（)； %求数字带通滤波器的频率响应
figure(4);
subplot(221);
plot(f,abs(h)）； %绘制Butterworth带通滤波器的幅频响应图
title('butter bandpass filter');
grid； %绘制带网格的图像
sf=filter(a,b,s)； %叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数
subplot(222);
plot(t,sf)； %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的时域图形
xlabel('Time(seconds)');
ylabel('Time waveform');
SF=fft（)； %对叠加函数S经过带通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换
w=（ %新信号角频率
subplot(223);
plot（')）； %绘制叠加函数S经过带通滤波器以后的频谱图
title（'带通滤波后的频谱图'）；
6.怎么用matlab画出信号频谱分析图
1.假设信号域为四舍五入，向量t为n维向量，则信号的离散采样周期为Ts=1/fs=四舍五入/（n-1），其中fs为采样频率。
2.从上面的离散傅里叶公式，我们可以知道在使用FFT函数之后，我们仍然得到一个n维向量。
3.频域长度定义为lenf，满足lenf=(N-1)*Ts，实体lenf=((N-1)*(N-1)/N)/N。当N很大时，Lenf=fs。
4.到目前为止，在频域内得到的向量为f=(0:n-1)/(n-1)*lenf=(0:n-1)*fs/n。根据奈奎斯特采样定理，采样频率高于信号中最高频率的两倍，因此不存在失真。
5.因此，在谱中（fs/2,fs）是无用谱，所以域向量和频域信号的距离向量应该减半。F=F(1,N/2);Y=abs(FFT(x));Y=Y(1。n/2)；我们可以画出信号的时域和频域。
7.利用matlab怎样进行频谱分析
下面matlab程序，按照你的要求编写的。
fs=100;N=200;lag=100;%randn('state',0)； %设置产生随机数的初始状态（噪声）n=0:N-1;t=n/fs;x1=sin(2*pi*10*t)+2*sin(2*pi*15*t) y=fft(x1,N)； %计算频谱mag=abs(y);f=n*fs/N;figure(1)subplot(2,2,1),plot(t,x1);title（'原始信号'），xlabel（'时间/s'）;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N);title（'频谱图'），xlabel（'频率/Hz'）;[c,lags]=xcorr(x1,lag,'unbiased')； %自相关subplot(2,2,3),plot(lags/fs,c);title（'自相关信号'），xlabel（'时间/s'）;m=length(c)-1; z=fft(c,m); mag_z=abs(z);ff=(0:m-1)*fs/m;subplot(2,2,4),plot(ff(1:m/2),mag_z(1:m/2)*2/m);title（'自相关频谱'），xlabel（'频率/Hz'）;figure(2)[c1,lags1]=xcorr(x1,randn(1,length(t)),lag,'unbiased'); m1=length(c1)-1; z1=fft(c1,m1); mag_z1=abs(z1);ff1=(0:m1-1)*fs/m1;subplot(2,1,1),plot(lags1/fs,c1);title（'互相关信号'），xlabel（'时间/s'）;subplot(2,1,2),plot(ff1(1:m1/2),mag_z1(1:m1/2)*2/m1);title（'互相关频谱'），xlabel（'频率/Hz'）;。
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