頻譜圖怎麼分析?
本人是菜鳥，請教高手解答如何看信號與系統中的頻譜圖，謝謝！
總的來說，頻譜圖可以在時域圖中得到體現，時域波形變化劇烈，則高頻分量多；時域平緩，則低頻分量大。（這點好好體會，你想為何時域1這個常數的傅里葉變換為衝擊函數，因為沒有變化，全是低頻）
1，負值是因為假設原點處頻譜值為1，代表時域的直流分量。對非原點處取對數，小於1的數取對數為負。
2，大小代表此處頻率的能量值（週期性的代表功率值），就是說能量在這個頻率除的大小（跟時域中無窮小一段時間內能量的大小一個道理）。
資料奧本漢姆的圖較多，電子出版社有翻譯成中文的。
如何用Excel製作頻譜分析圖
1.EXCEL分析工具庫中內置了分析工具“傅利葉分析”，其功能是進行離散型快速傅利葉變換（FFT），也可進行傅利葉逆變換。
2.傅利葉變換是將時間序列數據轉換為頻率序列數據，以便了解序列的頻率構成。
對於時間序列可展開為傅利葉級數：
式中：
N為觀測值個數；k為週期分量個數；fj為頻率（＝j/N）
εt為誤差項，是由於選取級數前k項所產生的。
時間域序列xk變換到頻率域序列ωj的公式如下:
式中：N為序列數據項數，對第j個分量：
aj為實部，bj為虛部，模 ，輻角
3.所關心的是序列主要由哪些頻率成份構成及其振幅。操作方法如下：
Step1．取得時間序列數據{xk}，要求項數N為2的整數次冪，即2、4、8、16、32…，項數最大限制為4096。N選擇多大為好，要視頻譜分析時要分析的項數。N個數據中，最多能分析N/2+1個頻率構成。
Step2．時間序列{xk}各項減其平均數E(xk)得中心化時間序列；
Step3．利用“傅利葉分析”工具進行快速傅利葉變換，得ωj；
Step4．利用IMABS()函數求得複數的模。該序列第1項為0，去掉之，從第2項起共奇數項，中間項為常數項，兩側是完全對稱的。繪製折線圖觀察之，通常只觀察前半部分；
Step5．更改橫座標，觀察頻率分佈。
需要指出的是：數據系列的週期性，是系統的特性，並不是由採樣的時間間隔和樣本量的多寡所決定。
5.應用舉例：何先生，在自己所從事的工作中，以每分鐘等間隔抽樣200次，抽取了168383條記錄，下圖中只列出前幾條：
6.以CH#1為例，從中按順序選擇樣本量為128的樣本，編制頻譜分析圖如下：
Step1:先按順序截取128個樣本單位的樣本（必需是2的整數冪，本例為27）
Step2:在C1單元格輸入“=AVERAGE(B2:B129)”求得平均數，在C3單元格輸入公式，求得觀測值與平均值之差，並向下複製到B3:B129。
Step3:工具|數據分析|傅利葉分析，設置對話框如圖3，求得如圖2中D列的傅利葉變換。
Step4:在E2單元格輸入如圖2所示函數，求得D2單元格複數的模，向下複製到B3:B129。將B2:B129製成折線圖如圖。
由圖可見，圖形是完成對稱的，通常只看前面一半。需要指明的是該頻譜圖是由系統特性決定的，樣本量不同，其頻譜是類似的，只是圖形密集程度不同和模的大小不同。模是由多個週期樣本模的疊加的結果，樣本量越大，模越大。但這一點並不影響分析的結果，我們只考慮頻率強度從大到小的有限個頻率，即考慮主要頻率構成。
Step5:確定橫軸分類標誌:
將圖形的橫軸先進行編號，編號從0開始，本例選擇128個樣本單位，編號為0~127，然後再用編號值除以128，得到一個週期，週期的倒數即為頻率。
按此方法制作了N=512、N=2048和N=4096的頻譜圖如下：
7.由圖可見，樣本量越多頻率構成越豐富。但分析頻譜時，都集中在峰值附近，不能反映面上的情況。由圖可見，模較大的頻率成分週期分佈在0.13~0.26之間，也就是頻率在4~8之間，我們選擇N=256項進行分析完全夠用。由於圖形是對稱的，只看前半部分，128項，分析佔總數約10%的成份，即分析12個主要頻率。操作：
（1）按順序選擇256項數據，並求平均數，進行中心化平均，使均值為0；
（2）利用“傅利葉分析”工具求得快速傅利葉變換；
（3）選擇一半的數據（從第2項到第129項）
l 利用“=IMABS(D3)”求得複數的模。
l 從第2項開始從1進行編號；以編號值除256得......
在頻譜圖裡面 如何找基礎頻率的問題
第一個峰值的頻率不一定是基礎頻率，因為頻譜圖也可以從多次諧波開始。再有如果是雙頻合成波形可能後邊的某個峰值也是基頻
圖像頻譜圖怎麼看
總的來說，頻譜圖可以在時域圖中得到體現，時域波形變化劇烈，則高頻分量多；時域平緩，則低頻分量大。（這點好好體會，你想為何時域1這個常數的傅里葉變換為衝擊函數，因為沒有變化，全是低頻）
1，負值是因為假設原點處頻譜值為1，代表時域的直流分量。對非原點處取對數，小於1的數取對數為負。
2，大小代表此處頻率的能量值（週期性的代表功率值），就是說能量在這個頻率除的大小（跟時域中無窮小一段時間內能量的大小一個道理）。
資料奧本漢姆的圖較多，電子出版社有翻譯成中文的。
怎樣用MATLAB畫正弦函數以及怎樣看頻譜圖？
sinx中角頻率omega為1，週期為2×pi/omega=2*pi,2*pi/步長=628，你花的就是週期2*pi的函數
fft就是把時域上的曲線變成頻域上的曲線，所以fft變換後橫座標是頻率，比如你的這個函數，注意到頻域圖中第三個點出出現最大值，計算2/1257×100=0.159，其實它就是sinx的頻率，即1/（2*pi）=0.159,不過你只用stem(abs(fft(y1)));這條語句顯然不能表示橫座標的情況，一般橫座標是0～採樣頻率，並且由於採樣定理，進一步縮小為0～採樣頻率/2.，也就是說，橫軸座標應該是
f=(0:1256)/1257*100;縱座標上，你用了abs，所以應該是幅值。
另外，fft指快速傅立葉變換，其變換點是2^n個，你雖然沒有指定，不過程序仍然是這麼做的，所以你下次根據數據多少制定變換點數就行了，比如1024
最後，可以參見matlab中關於fft的幫助
頻譜圖如何分析
不同信號的頻譜可能側重點不同，大家都關心頻譜的幅度，頻率，相位噪聲，幅度的穩定度等。
怎麼通過函數表達式畫出該頻譜圖
頻譜分析的基礎拉普拉斯變換會不？
matlab 圖像的頻譜圖怎麼分析
較完整的頻譜圖：
設抽樣頻率為Fs（Hz）,信號點數為N，信號序列為x。
f = fftshift(fft(x));
w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%頻率座標，單位Hz
plot(w,abs(f));
title('信號的頻譜');
xlabel('頻率(Hz)');