用matlab代码完成FFT算法,需体现FFT算法的基本要素,且采用DIT-FFT,信号由录音提供
时间: 2024-12-17 21:14:50 浏览: 49
在MATLAB中,Fast Fourier Transform (FFT)是一种常用的数据转换工具,用于快速计算复数序列的离散傅里叶变换。下面是一个简单的示例,展示如何使用DIT(Direct Inverse Transform)版本的FFT算法处理由录音得到的信号:
```Matlab
% 首先,假设我们已经有一个音频信号数组 'signal',它是一个长度为N的实数列
% 录音通常会包含噪声和其他复杂成分,这里我们简化为一个示例数据
% 假设signal = randn(1, N); % 使用随机数据代替实际录音,N代表采样点的数量
% FFT函数在MATLAB中内置,直接调用即可
% DIT-FFT默认使用的是Cooley-Tukey算法的并行化版本,也称为级联算法
fft_result = fft(signal);
% 对结果进行归一化,以便频率分量的幅度更容易解读
normalized_fft = fft_result / sqrt(N);
% 显示原始信号的幅度谱
figure;
plot(abs(normalized_fft));
title('Signal FFT Spectrum');
xlabel('Frequency Index');
ylabel('Amplitude');
% 如果需要,也可以获取频率轴
freq_axis = (-0.5:N/2 - 0.5) * fs/N; % fs是采样率,可以根据实际情况设置
hold on;
grid on;
plot(freq_axis, abs(normalized_fft(1:N/2+1)), 'r'); % 只绘制半个频谱,因为对称
%
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