大数据采集与信号处理
互联网大数据采集与处理的重点技术
网络天地• Network World10 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】互联网大数据 采集处理 计算模式随着互联网技术的迅速发展，大数据的各项技术应用模式也变得更加复杂，同时也便捷了人们的生活和工作。
因而，需要我们合理地利用大数据并对其进行精确管理，使其更好地为社会服务。
互联网大数据已融入到政治、经济、文化、外交以及军事等不同领域之中，也与我们每个人的日常生活息息相关，对数据进行甄别，从而有效利用，是数据信息处理过程的重要一环，影响深远。
1 互联网大数据的采集方法1.1 传感器传感器方法主要是通过测试一些物品的物理特性，通常情况下包括物体的音量，湿温度，电压等等物理符号信息，采集完毕后将这些数学值转变为一些电脑能够准确识别的信号，然后上传到数字终端进行归纳，完成数据的工作。
1.2 系统日志采集方法一般来说，数据源系统能够产生系统的日志文件数据，用来对数据源发生的各项操作过程进行实时记录，比如一些web 服务器记录的用户访问行为和网络流量的实时监管和金融软件的股票记账等。
许多的互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop 的Chukwa ，Cloudera 的Flume ，Facebook 的Scribe 等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB 的日志数据采集和传输需求。
1.3 Web 爬虫网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和 web 缓存的主要的数据采集方式。
通过网络爬虫或网站公开API 等方式从网站上获取数据信息。
该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。
它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
数据类型十分的复杂，同时产生数据的方法和路径也在互联网大数据采集与处理的重点技术文/苏文伟 耿贞伟不断增多，数据的表现形式自然更为多变，由原先简单的文字、图片和视频转变为一些更为复杂的保留信息和具有时空信息价值的抽象信息。
大数据环境下的数据采集与处理技术
大数据环境下的数据采集与处理技术随着互联网的飞速发展，越来越多的数据被产生和积累，这些数据的价值也越来越受到各个领域的重视。
大数据分析作为一种新兴技术，已经被广泛应用于各个行业中。
而在大数据分析的背后，数据采集与处理技术的重要性也越来越凸显。
本文将针对大数据环境下的数据采集与处理技术进行探讨。
一、数据采集技术数据采集作为大数据技术的第一关卡，其准确性和及时性直接决定了后续大数据分析工作的准确度和效率。
在数据采集方面，一般分为以下几种方式：1. Web 抓取Web 抓取是指通过编写脚本程序，从互联网上爬取网页信息的一种方式，通常收集的数据是网页上的结构化信息。
Web 抓取技术的主要优点是采集的数据范围广泛，且可以自动化。
但是其缺点也不容忽视，例如需要处理反爬虫机制、抓取速度和准确度等问题。
2. 传感器技术传感器技术是指通过传感器采集环境中的物理和化学信息，并将其转化为数字信号的一种方式，通常用于物联网领域。
例如气象传感器可以采集气象数据，物流运输公司可以采集传感器数据，洞察车辆航行和货物位置等信息。
这种数据采集方式的优点是数据准确，并且能够实现实时监控。
3. 数据库采集数据库采集是指通过数据库查询等方式，从目标数据库中提取数据的一种方式，通常用于采集结构化数据。
例如，银行可以采集客户的交易信息，从而进行分析和风控评估。
这种数据采集方式优点是采集的数据准确，且数据格式已经很好的整理。
二、数据处理技术数据采集和整理完成后，接下来需要进行数据的清洗、处理和分析，以获得有价值的业务洞悉和趋势分析。
数据处理技术主要包括以下几种方式：1. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、过滤和转换，以消除数据异常值，并使其满足大数据分析的要求。
数据清洗技术主要包括缺失值处理、异常值处理、数据去重、标准化等方法。
2. 数据挖掘数据挖掘是指从数据中挖掘出有用的信息和知识的一种技术，其主要目的是实现自动化地发现规律、模型和趋势。
通信电子行业中的信号采集与处理技术
通信电子行业中的信号采集与处理技术在当今数字化时代，信号采集与处理技术已经成为了通信电子行业当中最为重要的一部分。
这种技术用于收集电子信号、将其转换成易于处理和储存的数字信号，并且在整个系统中传输和处理这些数字信号。
信号采集与处理技术在应用领域非常广泛，比如无线通信、智能交通、机器人、医疗设备、航空航天等等。
本篇文章将对信号采集与处理技术的定义、应用和未来趋势三个方面进行论述。
一、信号采集与处理技术的定义信号采集与处理技术是指通过对源信号的采集系统进行数字化处理，将其转换成数据并将其储存到计算机中。
信号采集技术涉及到的传感器类型有很多，比如加速度传感器、温度传感器、压力传感器、振动传感器等等。
而信号处理技术则包括了滤波、降噪、处理复杂信号等多个方面。
信号采集和处理的目的是提高处理器的运行效率、提高数据准确性，并且减少采集系统的复杂度。
二、信号采集与处理技术的应用1. 无线通信无线通信是信号采集与处理技术最为重要的应用领域之一。
在无线通信过程当中，不同频段的信号需要经过频率滤波、解调器和调制器的处理，才能够转换成语音、数据和视频信息。
在物联网应用中，采集传感器信号并实现可远程访问已经成为了一个十分重要的应用程序。
2. 智能交通智能交通就是采用智能化的技术来提高交通安全、提高交通效率和保护环境。
信号采集与处理技术被大量应用在智能化平台上，可以实现交通状况的监控、视频数据传输和车辆追踪等功用。
例如，在现代城市的红绿灯信号控制系统中，信号采集与处理技术可以帮助监控交通流量、进行数据处理、提供道路布局与绿灯时间的优化方案。
3. 机器人机器人技术中的信号采集和处理起到了至关重要的作用。
机器人的感知能力是根据传感器捕获的环境信息而来的。
信号采集和处理技术可以处理机器人感知点的数据，包括位置、姿态和位姿等信息，从而可以实现类人的智能行为。
4. 医疗设备信号采集和处理技术也可以被大量应用在医疗设备领域，如心电图、血压测量器以及超声检测器等。
大数据的五大核心技术
大数据的五大核心技术随着大数据时代的到来，大数据技术在各行各业得到越来越广泛的应用，大数据的五大核心技术已经成为了大数据应用领域中必不可少的组成部分，本文将介绍大数据的五大核心技术，它们分别是数据采集技术、数据存储技术、数据处理技术、数据分析技术以及数据可视化技术。
一、数据采集技术数据采集技术是大数据应用的第一步，其主要任务是将各种各样的数据收集到一个数据中心或者大数据仓库中，以便后续的存储、加工、分析、展现等操作。
数据采集技术包括传统的爬虫技术以及近年来快速兴起的物联网技术，其中，物联网技术逐渐成为了数据采集技术的主流技术，因为它能够实现自动化采集，将各种传感器、设备、信号等智能化的数据实时采集到数据中心或者大数据仓库中。
二、数据存储技术数据存储技术是大数据应用的第二步，其主要任务是将采集的数据以可靠的、高效的、安全的方式存储起来，以供后续的处理、分析、展示等操作。
数据存储技术包括传统的数据库技术以及近年来快速兴起的大数据存储技术，其中，大数据存储技术具有极高的可扩展性和性能，能够承载海量数据、快速响应数据读写请求、实现高可用性和可靠性。
三、数据处理技术数据处理技术是大数据应用的第三步，其主要任务是对存储在数据中心或大数据仓库中的数据进行处理、转换、清洗等操作，以便后续的分析、挖掘、计算等操作。
数据处理技术包括传统的关系型处理技术和近年来快速兴起的NoSQL等非关系型处理技术，其中，NoSQL等非关系型处理技术因其适应可扩展性和高性能的特点，逐渐成为了大数据处理技术的主流技术。
四、数据分析技术数据分析技术是大数据应用的第四步，其主要任务是为了从海量的数据中发现有价值的信息、知识和模式，为企业决策提供有效参考。
数据分析技术主要包括数据挖掘技术、机器学习技术、数据可视化技术等，其中，机器学习技术因其能够自动地从数据中找到模式和规律，逐渐成为了大数据分析技术的主流技术。
五、数据可视化技术数据可视化技术是大数据应用的第五步，其主要任务是将复杂、抽象、无结构的数据以图表、报表等形式展示出来，让企业用户进行直观的数据观察和分析，从而促进决策的更出精确、更迅速的制定。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集1. 背景介绍工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的大量数据，通过采集、存储、处理和分析这些数据，可以为企业提供重要的决策支持和业务优化。
数据采集是工业大数据的第一步，它涉及到从设备、传感器和其他数据源中收集数据，并将其转化为可用于分析和应用的格式。
2. 数据采集的目的数据采集的目的是获取工业生产过程中的关键数据，以便进行后续的数据分析和应用。
通过数据采集，可以实时监测设备的运行状态、产品的质量指标、生产过程中的异常情况等重要信息，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
3. 数据采集的方法（1）传感器采集：利用各类传感器（如温度传感器、压力传感器、湿度传感器等）将设备产生的物理量转化为电信号，并通过数据采集设备进行采集和传输。
（2）PLC采集：利用可编程逻辑控制器（PLC）对设备进行监控和控制，并通过PLC进行数据采集和传输。
（3）SCADA系统采集：利用监控与数据采集系统（SCADA）对设备和生产过程进行实时监控，并通过SCADA系统进行数据采集和传输。
（4）云平台采集：利用云平台提供的数据采集服务，将设备数据通过互联网传输到云端进行存储和分析。
4. 数据采集的关键指标（1）采集频率：指数据采集的时间间隔，通常以秒、分钟或小时为单位。
采集频率的选择应根据具体的应用需求和设备特性来确定。
（2）数据精度：指采集数据的精确程度，通常以小数位数来表示。
数据精度的选择应根据具体的应用需求和设备精度要求来确定。
（3）数据完整性：指采集数据的完整程度，是否能够覆盖所有关键信息。
数据完整性的保证需要考虑设备故障、通信中断等异常情况，并采取相应的容错措施。
（4）数据传输稳定性：指采集数据的传输过程是否稳定可靠。
数据传输稳定性的保证需要考虑网络带宽、传输延迟等因素，并采取相应的优化措施。
5. 数据采集的流程（1）设备连接：将数据采集设备与需要采集数据的设备或传感器进行连接，确保数据的源头能够正常输出数据信号。
智能交通系统的数据采集与处理方法
智能交通系统的数据采集与处理方法智能交通系统是利用现代信息技术手段对交通系统进行全面监测、管理和调控的一种先进交通系统。
在智能交通系统中，数据的采集与处理是其中至关重要的环节。
本文将探讨智能交通系统的数据采集与处理方法，以提高交通运输的效率和安全性。
一、数据采集方法1. 传感器监测：智能交通系统的数据采集首先需要通过传感器监测各个交通要素的变化情况。
例如，交通摄像头可用于监测交通流量以及交通事故的发生情况；地磁传感器可监测车辆的停放情况以及车辆的流动性等。
通过部署适当的传感器，可以实时获取各种交通数据。
2. 车载设备：为了更好地获取交通数据，可以在车辆上安装高精度的定位装置、速度传感器等设备。
这些设备可以记录车辆的位置、速度、行驶轨迹等信息，并通过无线通信技术将数据传输到交通管理中心。
车载设备的安装可以实现对车辆的实时监测和管理。
3. 移动应用程序：借助智能手机的普及，可以开发移动应用程序来实现数据的采集。
例如，通过GPS定位技术可以实时获取用户位置信息，通过用户行程记录可以了解城市道路拥堵情况。
移动应用程序可以广泛应用于交通数据的采集，提高数据的覆盖范围和采集效率。
二、数据处理方法1. 数据清洗与预处理：由于交通数据来源广泛，数据量大，其质量和准确性存在一定的问题。
因此，在进行数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
这些操作包括去除无效数据、修复或填补缺失数据、处理异常值等。
清洗和预处理能够提高数据质量，减少后续处理过程中的误差。
2. 数据挖掘与分析：智能交通系统的数据处理可以应用数据挖掘和分析技术，从大量数据中提取有用的信息。
例如，可以通过聚类算法对交通流量进行分组，识别交通拥堵和异常事件；可以通过关联规则挖掘分析，了解不同交通要素之间的关系。
数据挖掘和分析有助于揭示潜在的交通规律和问题。
3. 预测和决策分析：通过对历史交通数据分析，可以建立交通流量预测模型，预测未来交通状况并提出相应的交通管理策略。
大数据处理的五大关键技术及其应用
大数据处理的五大关键技术及其应用【摘要】数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。
数据处理的主要工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为：1)大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。
必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。
2)基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。
重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
高速铁路通信信号的大数据处理技术研究
高速铁路通信信号的大数据处理技术研究概述：随着科技的不断进步和物联网的兴起，高速铁路的通信信号数据量呈现出爆炸性的增长。
为了更好地保障高速铁路的安全运行和提高运行效率，对这些庞大的数据进行高效的处理变得至关重要。
本文将探讨高速铁路通信信号的大数据处理技术研究，包括数据采集、存储、分析以及挖掘技术等方面。
一、数据采集技术高速铁路通信信号的大数据处理首先需要进行有效的数据采集。
常见的数据采集技术包括传感器技术、无线通信技术和云计算技术等。
传感器技术可以通过布设各种传感器来实时监测高速铁路的运行状态，包括温度、压力、速度等参数数据。
无线通信技术可以将传感器采集到的数据传输到数据中心或云服务器进行进一步处理。
云计算技术可以利用云端存储和计算资源，实现对大规模数据的实时采集和处理。
二、数据存储技术高速铁路通信信号的大数据处理离不开高效存储技术的支持。
传统的关系型数据库由于处理大规模数据时存在性能瓶颈，无法满足实时处理的需求。
因此，目前越来越多的企业和机构开始采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等，来存储和管理大数据。
这些系统采用了分布式文件系统和分布式计算框架，能够支持存储大规模数据的同时，实现高速的数据处理和查询。
三、数据分析技术高速铁路通信信号的大数据处理主要目的是从海量的数据中挖掘出有用的信息和规律，以支持决策和运维。
数据分析技术包括数据预处理、数据建模和数据可视化等。
数据预处理包括数据清洗、去噪和缺失值处理等，以提高数据的质量和可靠性。
数据建模则利用统计学和机器学习等方法，对数据进行建模和分析，以发现数据中存在的关联和趋势。
数据可视化可以通过图表和地图等形式将分析结果直观地展示给决策者，提高决策效率。
四、数据挖掘技术数据挖掘是高速铁路通信信号大数据处理技术中的重要环节，通过对大数据进行深入挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和异常。
常见的数据挖掘技术包括分类与预测、聚类和关联规则挖掘等。
分类与预测可以根据已有的数据和模型，对未来的数据进行分类和预测。
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数据信息采集与处理基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用1.基本要求1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。
已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS)式中： n=0,1,2 ……N-1SF---信号频率FS---采样频率其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N式中：k=0,1,2 ……N/2-1XR(k)--- X(k)的实部XI(k)--- X(k)的虚部请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。
处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。
此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示：图1图2图3 其MATLAB代码为：FS=200;SF=10;N=1024;n=0:N-1;t=n/FS;x=80.0*cos(2*3.14*SF*t);figure;plot(t，x);xlabel('t');ylabel('y');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形');grid;y=fft(x,N);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024');grid;Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Pyfigure;plot(f(1:N/2),Py(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度');title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度');grid;2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析图4其MATLAB代码：SF=1000;fid = fopen('D:\数据采集与信号处理作业\信号处理大作业\sanjiao_45HZ_1024_1000HZ');%转子信号[a,N]= fscanf(fid,'%f');fclose(fid);y=fft(a,N);%FFT运算Pyy =sqrt(y.*conj(y))*2.0/N; %取功率普密度f=(0:length(Pyy)-1)*SF/length(Pyy);LPyy=20*log10(Pyy);plot(f(1:N/2),Pyy(1:N/2));%输出FS/2点幅频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('转子振动信号频谱图');grid;2.讨论1)信号经过均值化处理或不经过均值化处理的结果比较：图5图6通过以上两个图（图5、图6）的分析，我们可以看出均值化处理后的频谱的低频段消失，这就去去除了常规的干扰频谱，如环境噪声等，对我们进行频谱分析有很大作用。
其MATLAB代码为：Fs=200; %采样频率n=0:1:200;N=1024;SF=10; %信号频率xn=80.0*cos(2*3.14*SF*n/Fs)+70;%产生波形序列window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nfft=512;%采样点数[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法plot(f,Pxx);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度');title('含有直流分量的余弦曲线未均值化的功率谱波形图');grid;2)采用不同窗函数时的谱结果（矩形窗函数, 汉宁窗函数，汉明窗）如图7~12所示。
图7图8 图9图10 图11图12其MATLAB代码为：y=fft(x,N);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换w_han=(hanning(N))';y1=x.*w_han;figure;plot(t,y1);xlabel('t');ylabel('y');title('汉宁窗时域波形');grid;y2=mag.*w_han;figure;plot(f(1:N/2),y2(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('汉宁窗频域特性');grid;w_rect=(rectwin(N))';y3=x.*w_rect;figure;plot(t,y3);xlabel('t');ylabel('y');title('矩形窗时域波形');grid;y4=mag.*w_rect;figure;plot(f(1:N/2),y4(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('矩形窗频域特性');grid;w_ham=(hamming(N))';y5=x.*w_ham;figure;plot(t,y5);xlabel('t');ylabel('y');title('汉明窗时域波形');grid;y6=mag.*w_ham;figure;plot(f(1:N/2),y6(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('汉明窗频域特性');grid;3)典型函数的频谱（矩形窗函数, 汉宁窗函数，直线，阶跃函数，δ函数，方波，三角波等），如图13~18所示。
图13图 14图15图 17图18 此部分MATLAB代码如下：t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=boxcar(N); %产生信号figure;plot(w);title('矩形窗函数的时域波形图');axis([0,260,0,2]);grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y);%取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('矩形窗函数频域波形图');grid;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=hanning(N); %产生信号figure;plot(w);title('汉宁窗函数的时域波形图');grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('汉宁窗函数频域波形图');grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=1; %产生信号y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('直线频域波形图');grid on;xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude');%阶跃函数的频域波图clc;clf;t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=ones(1,N); %产生信号figure;plot(w);title('阶跃函数的时域波形图');grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y);%取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('阶跃函数的频域波形图');grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=zeros(1,N);w(1)=1; %产生信号figure;plot(w);grid on;title('δ函数的时域波形图');y=fft(w,N);%FFT运算mag=abs(y);%取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('δ函数的频域波形图');grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=square(2*pi*50*t); %产生信号figure;plot(t,w);title('方波的时域波形图');axis([0,0.2,-0.2,1.2]);grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('方波的频域波形图');grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=sawtooth(2*pi*50*t,0.5);figure;plot(t,w);grid on;title('三角波的时域波形图');%产生信号y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('三角波的频域波形图');grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');4)整周期和非整周期采样时两者的比较，如图19~图22所示。