MATLAB中确定采样频率fs和采样点数N,画出采样后的离散时间信号y[n]

closeall;clcclearfsamp=100;N=400;n=0:N-1;x=5*sin(20*pi*n/fsamp)+sin(40*pi*n/fsamp)+5*sin(60*pi*n/fsa

基本概念错误,所以程序本身就是概念模糊,当t=0:0.01:200;时你的采样频率就已经是20001/200hz了,做fft时就是这个采样频率了,你的程序只是是改变了横轴的值,对ft来说根本没有改变采

采样是将连续信号变成离散信号.经过AD采样得到txt格式的数据已经是数字信号,可以直接进行FFT,不需要重新采样.只有在不需要考虑较高的分析频率和频率分辨率时,为了减少存储空间和计算时间,可以抽取部分

做DFT的分析样本的个数N.比如采样频率FS=2MHZ,样本数N=100,那么分辨率就是2M/100=20KHZ,实际有效频率分析范围是FS/2=1MHZ.

matlab的FFT分析振幅需要乘以2除以N才能得到真实的振幅.

取t的采样点t=1:0.001:10;y=sin(2*pi*50*t);就保存到y里面了上面那句t=a:delta:b用封号相隔表示a到b之间以Delta为间隔取值这么高分.再问：就这样就Ok了？我要

1.你的这个采样速率是可以算出来的,“时间20s,即一共2000000个信号点”,那么采样速率自然就是100K了,所以给的那个就是采样速率.2.N取默认值即可（即N为信号长度的点数）,matlab现在

这里的Fs是采样频率,而不是声音的频率.假设信号频率是w0,采样频率为Fs,我们知道连续正弦信号可以表示为y(t)=sin(w0*t),其中w0=2π*f0,这里f0就是信号的频率,也就是你这里的20

采样频率要大于两倍信号谱最高频率这里你就要大于200k,具体大小还要看你的要求采样频率=采样点数*分辨率

奈奎斯特采样定理：要从抽样信号中无失真的恢复原信号,采样频率应大于2倍信号最高频率,即奈奎斯特采样频率为信号频率的两倍.工程上的采样频率一般为奈奎斯特采样频率的2——3倍.

%如果是周期信号并且知道主频率f就好办x=load('data.wav');%假如导入录音到xfigure(1);plot(x);%先画图看看,数数几个周期譬如L个n=length(x);%信号长度%

t=0:0.1:2*pi;%%采样频率1/0.1=10Hz,采样点数为length(t)f0=0.5;y=cos(2*pi*f0*t);stem(y)%%%%%%上面的结果y本来就是采样后的结果,你还

进行采样保持是因为计算机存储和读取所采集的数据需要一定的时间,虽然这个时间很短.采样频率的选择必须首先满足香农定理,即必须大于2倍的系统固有响应频率,否则采集的数据无法完全反映系统的特性,即辨识的信息

系统固化的是这几个采样周期,但是周期值是随频率范围而变的.一边的采样取尽量大的周期吧,那样采样准确度更好些,我都采用的239.5.脉搏应该没问题的吧

根据采样定理!详细信息可以百度“采样定理”.

了解数字信号处理系统的一般构成

n也要乘以2啊,要不然对不上的,幅值就对了.位置肯定不对的,你的横轴表示的是点数,不是频率.

问题1：通常所讲的采样时间间隔与采样频率是有倒数关系的,即Ts=1/fs；所以你说的fs=1e5是对的.问题2：MATLAB中的fft函数的两种使用方法,都是用一般数字信号处理教材上所讲的基2的Coo

你这样定义是没错的,我直接复制粘贴,运行结果：再问：���õ���ʲô�汾��matlabѽ������7.0�ģ��о������á�再答：7̫���ˣ���������һ��İ汾�����õ���

不是matlab的采样率不同,而是matlab读取的音频文件采样率不同.音频文件在录制的时候根据录制方式的不同可以保存成8kHZ,22.05kHZ,44.1KHz不等的采样频率.