使用 FFT 校正频率轴答案

【问题标题】：Correct frequency axis using FFT使用 FFT 校正频率轴
【发布时间】：2018-01-22 00:12:18
【问题描述】：

如何使用MATLAB 的FFT 获得正确的频率向量？

我的问题：

N      = 64;
n      = 0:N-1; 
phi1   = 2*(rand-0.5)*pi; 
omega1 = pi/6;
phi2   = 2*(rand-0.5)*pi; 
omega2 = 5*pi/6;
w      = randn(1,N); % noise
x      = 2*exp(1i*(n*omega1+phi1))+4*sin(n*omega2+phi2);
h      = rectwin(N).';
x      = x.*h;
X      = abs(fft(x));

通常我会这样做：

 f = f     = Fs/Nsamples*(0:Nsamples/2-1); % Prepare freq data for plot

问题是这次我没有 Fs（采样频率）。

在这种情况下我怎样才能正确地做到这一点？

【问题讨论】：

你有记录的时间信号的长度（以秒或其他单位）吗？根据时间点的差异，您可以估算 fs。
本例中的长度为 64 个样本。我能做什么？
我的问题是以时间度量（秒或分钟等）为目标的信号长度。
@Irreducible 不幸的是，信号不是真的，我在 MATLAB 中创建，x。我没有它的持续时间。无论如何，谢谢，它已经在工作了。

标签： matlab signal-processing fft

【解决方案1】：

如果您没有 Fs，只需将其设置为 1（每个样本一个样本）。这是我一直使用并看到其他人使用的典型解决方案。您的频率将从 0 到 1（或 -0.5 到 0.5），没有单位。这将被每个人识别为“每个样本的周期”。

编辑

根据您的评论，我得出结论，您对径向频率感兴趣。在这种情况下，您希望将绘图 x 轴设置为

omega = 2*pi*f;

【讨论】：

我的情况是，我认为有 3 个频率，一个来自复数 exp，两个来自正弦函数。我怎样才能使频率轴匹配那些？
@Dirac 如果您有兴趣匹配您的omega1 和omega2，请使用径向频率。请参阅我编辑的答案。
非常感谢您的回答。它现在正在工作。
@Cris Luengo 我发布了一个非常相似的问题here，但它是二维图像。在那种情况下，采样率 1 仍然有效吗？但是许多期刊使用的范围要大几百（就像我附加的 PDF 文件中的那个），实际上是什么定义了我在图像中的采样率？
@GregorIsack 基本上频率轴是这样完成的，f = (-nfft/2:nfft/2-1)*Fs/(nfft)，其中nfft 是执行FFT 的点数，Fs 是频率样本。如果你只想要积极的一面，f = (0: nfft-1)*Fs/nfft。