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matlab谐波分析工具箱

发布时间:2021-12-06 05:57:54

㈠ matlab里有什么工具箱,可以用FFT(快速傅立叶变换)做频谱分析

1、采样数据导入Matlab 。
采样数据的导入至少有三种方法。
第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式,这种方法仅适用于数据量比较小的采样。
第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作,具体操作步骤为:File --> Import Data,然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件,根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大,但又不是太大的数据。
第三种方法,使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load等,如采样数据保存在txt文件中,则推荐使用 textread命令。如[a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组,将每组的第一个数据送给列向量a,第三个数送给列向量b,第二个数据丢弃。命令类似于C语言,详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量,且录入速度相当快,一百多万的数据不到20秒即可录入。
2、对采样数据进行频谱分析 。
频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了,对应的命令即 fft ,简单使用方法为:Y=fft(b,N),其中b即是采样数据,N为fft数据采样个数。一般不指定N,即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果,与b的元素数相等,为复数。以频率为横坐标,Y数组每个元素的幅值为纵坐标,画图即得数据b的幅频特性;以频率为横坐标,Y数组每个元素的角度为纵坐标,画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下: clc fs=100;
t=[0:1/fs:100];
N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N
p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t);
%上面模拟对信号进行采样,得到采样数据p,下面对p进行频谱分析
figure(1) plot(t,p); grid on
title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p') Y=fft(p);
magY=abs(Y(1:1:N/2))*2/N; f=(0:N/2-1)'*fs/N; figure(2)
%plot(f,magY);
h=stem(f,magY,'fill','--');
set(h,'MarkerEdgeColor','red','Marker','*') grid on
title('频谱图 (理想值:[0.48Hz,1.3]、[0.52Hz,2.1]、[0.53Hz,1.1]、[1.8Hz,0.5]、[2.2Hz,0.9]) '); xlabel('f (Hz)') ylabel('幅值')
对于现实中的情况,采样频率fs一般都是由采样仪器决定的,即fs为一个给定的常数;另一方面,为了获得一定精度的频谱,对频率分辨率F有一个人为的规定,一般要求F<0.01,即采样时间ts>100秒;由采样时间ts和采样频率fs即可决定采样数据量,即采样总点数N=fs*ts。这就从理论上对采样时间ts和采样总点数N提出了要求,以保证频谱分析的精准度。

㈡ 用matlab做谐波分析程序,函数为u=5*e^(-2*t)

这个应该是在simulink下的仿真。
首先建立应该u=5*e^(-2*t)的仿真,其中u保存到workspace,然后拖入powergui。
仿真后,进入到powergui里面的FFT,就可以看到这个图像了。

㈢ matlab小波分析工具箱的使用方法 求详细过程

  1. 将原始数据文件夹到装有matlab的电脑

  2. 打开matlab软件,进入软件主界面

  3. 在软件的左下方找到start按钮,点击选择toolbox,然后选择wavelet

  4. 进入wavemenu界面,选择一维小波中的wavelet1-D并进入

5.将数据文件(.Mat格式)托到matlab软件主界面的workspace

6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal

7.选择要处理的信号,界面出现loaded信号,这就是没有去噪前的原

始信号

8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析

9.分析后在左边栏目中出现s,a*,d*,其中s为原信号,a*为近似信号,d*为细节信号

10.然后点击denoise去噪

11.阈值方法常用的有4种fixed(固定阈值),rigorsure,heusure,minmax根据需要选择,一般情况下rigorsure方式去噪效果较好

12.oft(软阈值),hard(硬阈值)一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑

13.在噪声结构中选择unscaled white noise,因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声

14.在噪声结构下面的数值不要随意改,这是系统默认的去噪幅度

15.点击denoise开始正式去噪

16.在此窗口下点击file-save denoised singal,保存输出去噪后的信号

17.去噪结束

18.去噪结束后,把去噪后信号(.mat格式)拖至matlab主界面的workspace中,与原信号一起打包,以便以后计算统计量

19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量

20.得出统计量和特征量后结束

㈣ 如何用matlab中的power工具箱分析谐波电流

在Simulink里有Powergui工具可以分析谐波成分,非常方便。
但只能分析Simulink仿真出的数据,如果我手里有采集到的数据,在matlab中有没有类似的函数或独立工具?或者怎么使用powergui分析已经采集到的数据?我试过fft函数,不太好用,而且谐波分析出来的结果与真正的谐波成分不太一致。而Powergui就很准。

㈤ matlab 时频分析工具箱怎么用

1.把工具箱解压到一个地方 2.打开matlab 3.File -> Set Path... -> Add with Subfolders... ->选择刚才解压的文件夹 这样就添加完成了,你就可以调用工具箱回中的函数了。答我添加了个时频分析的工具箱,就这样操作,可以使用。

㈥ 用matlab进行频谱分析应该用什么工具箱

SPTool是MATLAB信号处理工具箱中自带的交互式图形用户界面工具,它包含了信内号处理工具箱中的容大部分函数,可以方便快捷地完成对信号、滤波器及频谱的分析、设计和浏览。在本例中按以下步骤完成滤波器的设计和滤波: 创建并导入信号源。 在MATLAB...

㈦ matlab中的小波工具箱怎么用,希望能详细介绍

将原始数据文件夹到装有matlab的电脑
打开matlab软件,进入软件主界面
在软件的左下方找到start按钮,点击选择toolbox,然后选择wavelet
进入wavemenu界面,选择一维小波中的wavelet1-D并进入
5.将数据文件(.Mat格式)托到matlab软件主界面的workspace
6.在wavemenu主界面中选择file-load signal或者import from workspace—import signal
7.选择要处理的信号,界面出现loaded信号,这就是没有去噪前的原
始信号
8.右上角选择用于小波分析的小波基以及分解层数并点击analyse开始分析
9.分析后在左边栏目中出现s,a*,d*,其中s为原信号,a*为近似信号,d*为细节信号
10.然后点击denoise去噪
11.阈值方法常用的有4种fixed(固定阈值),rigorsure,heusure,minmax根据需要选择,一般情况下rigorsure方式去噪效果较好
12.oft(软阈值),hard(硬阈值)一般选择软阈值去噪后的信号较为平滑
13.在噪声结构中选择unscaled white noise,因为在工程应用中的噪声一般不仅仅含有白噪声
14.在噪声结构下面的数值不要随意改,这是系统默认的去噪幅度
15.点击denoise开始正式去噪
16.在此窗口下点击file-save denoised singal,保存输出去噪后的信号
17.去噪结束
18.去噪结束后,把去噪后信号(.mat格式)拖至matlab主界面的workspace中,与原信号一起打包,以便以后计算统计量
19.Matlab编程计算相关统计量以及特征量
20.得出统计量和特征量后结束

㈧ 急用,求助MATLAB中怎样对谐波进行分析!!

对三相系统来说 先进行dq变换 在通过低通滤波器提取直流量 再dq反变换得到三相的基波,把原来信号减去这个基波就可以得到原来信号里的谐波信号。要具体分析个次谐波分量的相对大小可以用THD仪表测试。

㈨ 关于MATLAB时频分析工具箱怎么导入

关于MATLAB时频分析工具箱怎么导入
我今晚刚导入成功! 可能是你下的工具包有问题,我第一个导入的就用不了,后来换了个工具包就可以了。

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