噪声分析中fft算法的设计与实现

【噪声分析中fft算法的设计与实现】试描述一下噪声分析方法的频谱。FFT运算的作用是测试滤波器和系统的脉冲响应，辨别和定位干扰源并确定杂散辐射；分析抖动、谐波功率、EMI；如何使用MATLAB/fft分析FFT-4/FFT对于离散傅里叶变换来说速度很快算法，可以将一个信号变换到频域，并与MATLAB 分析的fft-1/进行比较，disp(请输入一个128点序列)；Forii1:128%用户可以自由输入序列x(ii)输入(FFT是一种高效的DFT 算法，称为fastFouriertransform) 。FFT 算法可分为时间采样算法和频率采样算法，首先，简要介绍了FFT的基本原理，从DFT运算入手，阐述了FFT的基本原理，DFT的运算如下:对于X(K)的每一个K值，用这种方法计算的DFT需要乘以4N个实数，再加(4N2)次，对于N个K值，需要乘以N*N次，再加N(4N2)个实数。
1、示波器的FFT运算有什么作用?示波器的FFT运算是快速傅立叶变换，可以实现时域信号和频域信号的转换，显示时域信号的频率组成。每个波形可以分解成不同频率和幅值的正弦波，FFT运算得到的频率点就是方波分离出的谐波分量的频率。FFT运算的作用是测试滤波器和系统的脉冲响应。辨别和定位干扰源并确定杂散辐射；分析抖动、谐波功率、EMI；
2、如何应用matlab进行 fft 分析FFT是离散傅立叶变换的fast 算法，可以将信号变换到频域。有些信号在时域很难看到任何特征，但如果变换到频域，就很容易看到特征。这也是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外， FFT可以提取信号的频谱，在spectrum 分析中也经常用到。虽然很多人知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么做，但是不知道FFT后的结果意味着什么，不知道如何决定FFT用多少点。
由ADC采样的模拟信号成为数字信号。采样定理告诉我们采样频率应该是信号频率的两倍以上，这里就不赘述了。采样的数字信号可以通过FFT变换。N个采样点，FFT后，可以得到N个点的FFT结果。为了便于FFT运算， n通常是2的整数幂。假设采样频率为Fs，信号频率为f，采样点数为n，那么FFT后的结果是一个n点的复数。
3、试述噪声的频谱分析方法。【答案】:(1)所用乐器:2型或以上声级计及八度或1/3八度滤波器，或噪声spectrum分析乐器。(2)测量各频段的噪声电平。(3)将得到的数据依次列表或绘制曲线，得到噪声的光谱，可作为噪声的治疗参考。(4)使用automatic噪声spectrum分析instrument，可以用打印机直接打印出谱图或列表。(5)使用实时分析仪器可以在极短的时间内同时得到1/1或1/3倍频程谱，或者使用FFT 分析。
4、如何实现128点的基2-FFT 算法,并与MATLAB的 fft 算法作对比分析.disp(请输入128点的序列)；对于ii1:128%用户可以自由输入序列x (ii)输入([x(，num2str (ii)，)])；End%整体就地计算mnextpow 2(x)；n2^m；%求与x的长度相对应的2的最小幂miflength(x) 。