（MATLAB）应用实例13-时域信号的频谱分析

采用傅里叶变换来计算存在噪声的适于信号频谱。

假设数据采样频率为1000Hz，一个信号包含两个正弦波，频率50Hz、120Hz，振幅0.7、1，噪声为零平均值的随机噪声，采用FFT方法分析其频谱。

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 Fs = 1000;                     % 采样频率
 T = 1/Fs;                      % 采样时间
 L = 1000;                      % 信号长度
 t = (0:L-1)*T;                 % 时间向量
 x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 
 y = x + 2*randn(size(t));      % 加噪声正弦信号

 figure
 plot(Fs*t(1:50),y(1:50))       %绘制添加了随机噪声的信号波
 title('零平均值噪声信号');
 xlabel('time (milliseconds)')

 NFFT = 2^nextpow2(L);          %传递fft的信号长度
 Y = fft(y,NFFT)/L;             %对信号进行快速傅里叶变换，将时域信号转化为频谱
 f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2); %FFT变换后的频率

 figure
 plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2))) 
 title('y(t)单边振幅频谱')
 xlabel('Frequency (Hz)')
 ylabel('|Y(f)|')