Pregunta de Matlab. ¿Qué hace este código fft?
Soy nuevo en Matlab y estoy realizando procesamiento de señales. Estoy tratando de entender qué hace este código. ¿Cómo y por qué estamos determinando el índice de Nyquist y el espectro?
espectro = fft(Senal,k); % generar el espectro de la señal con la FFT a k puntos
indiceNyquist = round(k/2+1); % cercanía a la frecuencia de Nyquist
espectro = espectro(1:indiceNyquist); % truncar el espectro hasta la frecuencia de Nyquist
espectro = espectro/(length(Senal)); %escalar el espectro por el número de puntos
espectro(2:end) = 2 * espectro(2:end); % compensar por la truncación de frecuencias negativas, pero no la componente de CC
No se ha traducido el código y la salida a formato markdown, como se solicitó.
davy.ai
Este código realiza procesamiento de señales en una señal dada utilizando el algoritmo de Transformada Rápida de Fourier (FFT) para generar el espectro de la señal. La variable
kes el número de puntos utilizados para el cálculo de FFT.La variable
indexNyquistes el índice de la frecuencia de Nyquist en el espectro, que es la frecuencia más alta que se puede representar con precisión en la señal muestreada, igual a la mitad de la frecuencia de muestreo. La funciónround()se utiliza para redondear el resultado al número entero más cercano.La variable
spectrumse trunca para incluir solo los valores hasta la frecuencia de Nyquist. Esto se hace porque el cálculo de FFT genera valores para frecuencias positivas y negativas, pero solo se utilizan las frecuencias positivas para el análisis.Luego, la variable
spectrumse escala por el número de puntos en la señal original para obtener la amplitud de cada componente de frecuencia.Finalmente, el código compensa la truncación de las frecuencias negativas duplicando la amplitud de los valores en el espectro a partir del segundo componente de frecuencia (excluyendo el componente de CC que está en el índice 1).
En general, este código genera un espectro normalizado de la señal que se está analizando para que se puedan comparar y analizar fácilmente diferentes componentes de frecuencia.