matlab中的FFT，出乎意料的结果答案

【问题标题】：FFT in matlab, unexpected resultsmatlab中的FFT，出乎意料的结果
【发布时间】：2014-02-06 10:03:21
【问题描述】：

我正在玩 FFT，但似乎无法获得预期的结果。我有一个声音片段，是从放置在模拟时钟上的麦克风录制的。所以它每秒都有声音。

[wave,fs]=wavread('clock.wav');
t=0:1/fs:(length(wave)-1)/fs;
plot(t,wave);
n=length(wave)-1;                                             
f=0:fs/n:fs;
wavefft=abs(fft(wave));
plot(f,wavefft);

这是我正在使用的代码。以下是结果。

我应该在 1hz 看到一个巨大的尖峰，但我没有。

FFT 之后是声波。

【问题讨论】：

您应该意识到，在您的第一张图像中，“x”轴并不代表实际频率。当您执行 FFT 时，结果在 0Hz 是对称的，您可以清楚地看到您的 FFT 在 4000 左右是对称的。所以结果可能是正确的，但你没有正确绘制它。
@AnderBiguri 没关系，因为频谱在 4000 左右是周期性的，在这种情况下是 fs/2。此格式是 fft 函数的默认格式。要显示零附近的频谱，您应该使用fftshift。
@Adiel 你说的很对，我只是快速浏览了一下问题，我错了。
@adiel 谢谢！我会试试这个，让你知道它是否有效！。
我使用了 fft shift，得到了更好的结果。我在彼此相等的距离处得到多个峰。这是因为峰很尖，所以使用了正弦/余弦的倍数来制作峰？

标签： matlab audio signal-processing fft

【解决方案1】：

您看到的就是您的麦克风录制的内容。标准麦克风过滤非常低的频率，即低于 20 Hz，声卡也可能过滤低频。

每秒有一个滴答声并不意味着您会在 FFT 上看到 1Hz 的巨大峰值。如果您想在 1hz 看到那个巨大的峰值，请记录一个由 1Hz 的正弦波组成的信号。但是，正如我上面所说，要小心低频。音响系统测试的常用频率为 1000 Hz。

以下是您的信号clock.wav 的时间视图，带有缩放功能。我们可以看到它是由许多谐波组成的，我们可以清楚地看到它远不是1Hz的正弦波。

然后我用低通二阶型巴特沃斯过滤信号，截止频率为 100Hz。

请看过滤前的黄色光谱，过滤后的蓝色光谱。

所以，我相信你的matlab代码没有什么大问题。

【讨论】：

如果你看上面的图片（第二张）你会看到麦克风确实把它捡起来了。
仍然很难相信您的输入信号真的有您的声卡记录的 1Hz 谐波。您能否将文件clock.wav 放到某个地方，我将尝试使用我的python 脚本（使用scipy.signal）？除此之外，如果您想确定有 1Hz 谐波，请对您的信号进行低通滤波。使用截止频率为 1Hz 的 Butterworth 或 Tchebychev，您会看到。
它们不是 1hz 谐波。它们是相隔 1 秒的声音爆发。
好的，让我真正开始讨论主要问题。我正在制作一个测量心跳的应用程序。我正在用时钟做一些测试，但基本上我想知道心跳什么时候开始，什么时候结束。
我考虑的解决方案是我将对小样本（2-4 秒样本）进行 FFT，然后查看我在 1hz 标记附近开始获得峰值的位置。如果这是不可能的，你能告诉我我能做什么吗？心跳听起来很相似，并且与时钟的频率相似，所以我用它来测试。你能给我一些建议，我应该研究什么样的技术来解决这个问题？

【解决方案2】：

请注意，在时域中，峰值之间存在大量噪声。它在时间上似乎很少，但在频域中却非常重要。可能噪声的主频约为 1000+ Hz。

尝试再次录制，没有时钟滴答声（只有“沉默”），然后从原始信号中减去它......我怀疑它是否会起作用，但你可以尝试......

您也可以通过一个简单的阈值从信号中挑选峰值，然后您将保持时钟滴答声。

编辑：另一个建议是通过低通滤波器中的信号，以滤除高频噪声。

【讨论】：

【解决方案3】：

由于您要在声音片段的幅度包络中寻找低频周期性，而不是音调波形或音高，您可以尝试在应用 fft 之前对信号进行平方或取绝对值，然后忽略更高的结果中的频率分档。

【讨论】：