怎么用matlab画出图片的频谱分析图？ matlab中如何绘制图像的频谱图（如下图）
\u600e\u4e48\u7528matlab\u753b\u51fa\u4fe1\u53f7\u9891\u8c31\u5206\u6790\u56fe\u7528psd\uff0c fft \u548cplomb \u90fd\u662f\u53ef\u4ee5\u7684\uff0c\u5982\u679c\u53ea\u662f\u9700\u8981\u4e00\u4e2a\u56fe\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u5c1d\u8bd5plomb\u76f4\u63a5\u751f\u6210\u9891\u8c31\u56fe
\u53ea\u7ed9\u51fa\u4e00\u4e2a\u56fe\u65e0\u6cd5\u8bf4\u660e\u65b9\u6cd5\uff0c\u4f60\u5148\u7528\u5085\u91cc\u53f6\u53d8\u6362\u8bd5\u8bd5\u770b\uff0c\u8fd9\u662f\u6700\u7b80\u5355\u76f4\u63a5\u7684\u65b9\u6cd5
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。
较完整的频谱图：
设抽样频率为Fs（Hz）,信号点数为N，信号序列为x。
f = fftshift(fft(x));
w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%频率坐标，单位Hz
plot(w,abs(f));
title('信号的频谱');
xlabel('频率(Hz)');
x=1:0.1:10; y=f(x); 时域：plot(x,y); y0=fft(y); plot(x,abs(y0)); plot(x,angle(y0))
绛旓細鍙互浣跨敤MATLAB涓殑fft鍑芥暟鏉ヨ绠椾俊鍙风殑鍌呴噷鍙跺彉鎹紝骞朵娇鐢╬lot鍑芥暟缁樺埗棰璋鍥銆備互涓嬫槸涓娈礛ATLAB浠ｇ爜锛屽彲浠鐢诲嚭鍛ㄦ湡涓4锛岃剦鍐插搴︿负1鐨勭煩褰㈣剦鍐蹭俊鍙鐨勯璋卞浘锛歍 = 4; % 鍛ㄦ湡涓4 tau = 1; % 鑴夊啿瀹藉害涓1 鐢熸垚鐭╁舰鑴夊啿淇″彿 t = linspace(0, T, 1000); % 鏃堕棿鑼冨洿涓0鍒癟锛屽垎1000涓偣...
绛旓細%閲囨牱棰戠巼锛岃繖涓槸瑕佹牴鎹綘鐨勪慨鏀筺=length(X);Fw1=abs(fft(X))/n*2;Fw=Fw1(1:n/2);xt=Fs/n:Fs/n:Fs/2; %浜х敓妯潗鏍囷紝鍗曚綅涓篐z锛宲lot(xt,Fw)grid off姹matlab杈句汉锛侊紒濡備綍瀵归噰闆嗗埌鐨勬暟鎹繘琛屽倕閲屽彾鍙樺寲锛濡備綍鐢诲嚭棰戣氨鍥撅紵
绛旓細璁＄畻婊ゆ尝鍣ㄧ殑骞棰鍝嶅簲 freqz(b, 1, 1024, fs);璁惧畾鍥惧舰鐨勬爣棰樺拰鍧愭爣杞存爣绛 title('Low-pass filter frequency response');xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude (dB)');杩欐浠ｇ爜鍒涘缓浜嗕竴涓100闃剁殑FIR浣庨氭护娉㈠櫒锛屽叾鎴棰戠巼涓100Hz锛屽苟缁樺埗浜嗚婊ゆ尝鍣ㄧ殑骞呴鍝嶅簲鍥俱備綘鍙互鏍规嵁闇瑕佽皟鏁...
绛旓細鎸夌収浣犳彁渚涚殑浠ｇ爜锛岃繛浣犵粰鐨鍥涔熸槸寰椾笉鍒扮殑銆傜▼搴忎腑鏈変釜鏄庢樉鐨勯敊璇細閲囨牱閫熺巼fs=250锛岃棰戠巼灏忎簬140X2锛屼负浠涔堟垜姣旇緝杩欎袱涓暟浣犲簲璇ユ噦寰椼傝繖鏍蜂綘鍙細寰楀埌闀滃儚鐨勯璋便傚啀鑰協igure(4),plot(n,F)鏀逛负figure(4),plot(n/(N)*fs,F);浣犲湪璇曡瘯 ...
绛旓細t=-10*pi:0.01*pi:10*pi;%杩欎釜鐢遍噰鏍烽鐜囪屽畾銆傝繖涓槸200鐨勯噰鏍烽鐜囥倄=sin(2*pi*50*t)+0.5*cos(2*pi*27*t);f=fft(x,2001);y=abs(f);%鍙栨ā锛屾暣鍚堝箙棰鍜岀浉棰 plot(y,'r-')
绛旓細plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %缁樺嚭Nyquist棰戠巼涔嬪墠闅忛鐜囧彉鍖栫殑鎸箙 xlabel('棰戠巼/Hz');ylabel('鎸箙');title('骞呭艰氨');grid on;p=mod(angle(y)*180/pi,360);subplot(3,1,3)plot(f(1:N/2),p(1:N/2)); %缁樺嚭Nyquist棰戠巼涔嬪墠闅忛鐜囧彉鍖栫殑鐩镐綅 xlabel('棰戠巼/Hz');ylabel(...
绛旓細>> t=-10:0.001:10;>> x=10*cos(800*pi*t+pi/4)+7*cos(1200*pi*t-pi/3)-3*cos(1600*pi*t);>> X=fftshift(fft(x));>> fs=linspace(-1000/2,1000/2,length(t));%%1000鏄敱0.001鑰屾潵锛岄噰鏍烽棿闅 >> plot(fs,abs(X));grid on ...
绛旓細杈冨畬鏁鐨勯璋鍥锛氳鎶芥牱棰戠巼涓篎s锛圚z锛,淇″彿鐐规暟涓篘锛屼俊鍙峰簭鍒椾负x銆俧 = fftshift(fft(x));w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%棰戠巼鍧愭爣锛屽崟浣岺z plot(w,abs(f));title('淇″彿鐨勯璋');xlabel('棰戠巼(Hz)');
绛旓細-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=x*WNnk;magXk=abs([Xk(N/2+1:N),Xk(1:N/2+1)]);subplot(2,1,1);stem(n,x);%鐢诲嚭鍛ㄦ湡鑴夊啿淇″彿 subplot(2,1,2);stem(k,magXk);xlabel('k');ylabel('Xtilde(k)');title('DFS of SQ.wave :L=2,N=8')%璇ヤ俊鍙烽璋卞浘 ...
绛旓細浣鐨勯璋辨í鍧愭爣涓嶅锛屾敼浜嗕竴涓 A=2;a=-0.5;N = 500;t=linspace(0,10,N);ft=A*exp(a*t);y=fft(ft);subplot(211)plot(t,ft);title('鍗曡竟琛板噺鎸囨暟淇″彿');subplot(212)fre = 1/10*(0:N/2);amp = abs(y);plot(fre,amp(1:N/2+1));title('鍌呯珛鍙跺彉鎹');xlabel('棰戠巼...
