短时傅里叶变换算出的幅值准确吗?

【摘要】:为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。

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对正弦信号有:2*pi*fc = 0.3, 正弦信号的频率fc=0.3/(2*pi), 可以用2*fc以上采样率对其进行采样,然后进行傅里叶变换即可
三角信号的频率大致为1/1000,比正弦信号带宽更小,所以可以用正弦信号的采样率进行采样,这样得到的信号的傅里叶变换不会在频域发生混叠

能帮忙从上面的程序后,写出后面的程序么,谢谢。哦,对了, 不是为了求傅里叶变换,是短时傅里叶变换,可通过分析最后的时频图,得出信号特点。。。


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功能:使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。
说明:当使用时无输出参数,会自动绘制频谱图;有输出参数,则会返回输入信号的短时傅里叶变
换。当然也可以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图,具体参见例子。
x---输入信号的向量。默认情况下,即没有后续输入参数,x将被分成8段分别做变换处理,
如果x不能被平分成8段,则会做截断处理。默认情况下,其他参数的默认值为
noverlap---每一段的重叠样本数,默认值是在各段之间产生50%的重叠
nfft---做FFT变换的长度,默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。
另外,此参数除了使用一个常量外,还可以指定一个频率向量F
fs---采样频率,默认值归一化频率
窗函数加窗。所以如果想获取specgram函数的功能,只需指定一个256长度的Hann窗。
其意思为两个相邻窗不是尾接着头的,而是两个窗有交集,有重叠的部分。
Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。
Fs---采样频率Hz,如果指定为[],默认为1Hz。
S---输入信号x的短时傅里叶变换。它的每一列包含一个短期局部时间的频率成分估计,
时间沿列增加,频率沿行增加。
如果x是长度为Nx的复信号,则S为nfft行k列的复矩阵,其中k取决于window,
对于实信号x,如果nfft为偶数,则S的行数为(nfft/2+1),如果nfft为奇数,
F---在输入变量中使用F频率向量,函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。
指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft
语法中,短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量,为四舍五入的频率,其长度
T---频谱图计算的时刻点,其长度等于上面定义的k,值为所分各段的中点。
对于复信号,当指定F频率向量时,P为双边PSD。
P矩阵的元素计算公式如下P(I,j)=k|S(I,j)|2,其中的的k是实值标量,定义如下
对于单边PSD,计算公式如下,其中w(n)表示窗函数,Fs为采样频率,在0频率和奈奎斯特
频率处,分子上的因子2改为1;


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