码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

【转载】时域信号的频谱、功率谱和功率谱密度计算

时间:2016-11-17 19:19:38      阅读:474      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:运行   desc   analysis   net   mdm   unix   abs   时间   chm   

原文地址:http://blog.chinaunix.net/uid-11829250-id-4992257.html

 

以高斯信号为例,计算幅度谱、相位谱、双边功率谱、双边功率谱密度、单边功率谱、单边功率谱密度。(转载请注明出处)


MATLAB程序代码:

  1. %==========================================================================
    %Name:      spectrum_analysis.m
    %Desc:      以高斯信号为例,求解其频谱、双边功率谱、单边功率谱、双边功率谱密度、
    %           单边功率谱密度,这里高斯信号的半波全宽FWHM=50ps,中心点位于2.5ns处。
    %Parameter: 
    %Return:    
    %Author:    yoyoba(stuyou@126.com)
    %Date:      2015-4-28
    %Modify:    2015-4-29
    %=========================================================================
    clc;
    clear;
    FWHM=50e-12;            %高斯信号FWHM宽度,为50ps
    time_window=100*FWHM;   %高斯信号的采样窗口宽度,该值决定了傅里叶变换后的频率分辨率
    Ns=2048;                %采样点
    dt=time_window/(Ns-1);  %采样时间间隔
    t=0:dt:time_window;     %采样时间
    gauss_time=exp(-0.5*(2*sqrt(2*log(2))*(t-2.5e-9)/FWHM).^2); %高斯脉冲,中心位于2.5ns处。
    plot(t*1e+9,gauss_time,‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Time/ns‘);
    ylabel(‘Amplitude/V‘);
    title(‘Gauss pulse‘);
    %===========以下计算双边谱、双边功率谱、双边功率谱密度=================
    gauss_spec=fftshift(fft(ifftshift(gauss_time)));    %傅里叶变换,并且进行fftshift移位操作。
    gauss_spec=gauss_spec/Ns;   %求实际的幅度值;
    df=1/time_window;               %频率分辨率
    k=floor(-(Ns-1)/2:(Ns-1)/2);    
    % k=0:Ns-1;
    double_f=k*df;   %双边频谱对应的频点


    figure; %幅度谱
    plot(double_f*1e-9,abs(gauss_spec),‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Amplitude/V‘);
    title(‘double Amplitude spectrum‘);


    figure; %相位谱
    plot(double_f*1e-9,angle(gauss_spec),‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Phase/rad‘);
    title(‘double Phase spectrum‘);


    figure; %功率谱
    double_power_spec_W=abs(gauss_spec).^2;                 %双边功率谱,单位W;
    double_power_spec_mW=double_power_spec_W*1e+3;          %双边功率谱,单位mW;
    double_power_spec_dBm=10*log10(double_power_spec_mW);   %双边功率谱,单位dBm;
    plot(double_f*1e-9,double_power_spec_dBm,‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Power/dBm‘);
    title(‘double Power spectrum‘);


    figure; %功率谱密度
    double_power_specD_W=abs(gauss_spec).^2/(df);       %双边功率谱密度,单位W/Hz
    double_power_specD_mW=double_power_specD_W*1e+3;    %双边功率谱密度,单位mW/Hz
    double_power_specD_dBm=10*log10(double_power_specD_mW);%双边功率谱密度,单位dBm/Hz
    plot(double_f*1e-9,double_power_specD_dBm,‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Power/(dBm/Hz)‘);
    title(‘double power spectrum Density‘);


    %==========以下计算单边谱、单边功率谱及单边功率谱密度=========
    gauss_spec=fft(ifftshift(gauss_time));  %计算单边谱无需fftshift
    gauss_spec=gauss_spec/Ns;       %计算真实的幅度值
    single_gauss_spec=gauss_spec(1:floor(Ns/2));
    single_f=(0:floor(Ns/2)-1)*df;


    figure; %幅度谱
    plot(single_f*1e-9,abs(single_gauss_spec),‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Amplitude/V‘);
    title(‘single Amplitude spectrum‘);


    figure; %相位谱
    plot(single_f*1e-9,angle(single_gauss_spec),‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Phase/rad‘);
    title(‘single Phase spectrum‘);


    figure;%功率谱
    double_power_spec_W=abs(gauss_spec).^2;  
    single_power_spec_W=2*double_power_spec_W(1:floor(Ns/2));   %单边功率谱,单位W
    single_power_spec_mW=single_power_spec_W*1e+3;              %单边功率谱,单位mW;
    single_power_spec_dBm=10*log10(single_power_spec_mW);       %双边功率谱,单位dBm;
    plot(single_f*1e-9,single_power_spec_dBm,‘linewidth‘,2.5);  
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Power/dBm‘);
    title(‘single Power spectrum‘);


    figure;%功率谱密度
    double_power_specD_W=abs(gauss_spec).^2/(df);
    single_power_specD_W=2*double_power_specD_W(1:floor(Ns/2));         %单边功率谱密度,单位W/Hz
    single_power_specD_mW=single_power_specD_W*1e+3;                    %单边功率谱密度,单位mW/Hz
    single_power_specD_dBm=10*log10(single_power_specD_mW);             %单边功率谱密度,单位dBm/Hz
    plot(single_f*1e-9,single_power_specD_mW,‘linewidth‘,2.5);
    xlabel(‘Frequency/GHz‘);
    ylabel(‘Power/(dBm/Hz)‘);
    title(‘single power spectrum density‘);
     

 


运行结果:

技术分享技术分享技术分享技术分享技术分享技术分享技术分享技术分享技术分享

【转载】时域信号的频谱、功率谱和功率谱密度计算

标签:运行   desc   analysis   net   mdm   unix   abs   时间   chm   

原文地址:http://www.cnblogs.com/dyl-HelloWorld/p/6074395.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!