信号的Hilbert变换原理
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换是一种在信号处理和分析中广泛应用的数学工具，可以将一个实函数转换为另一个实函数。
它的原理是通过对原始函数进行分解，得到其在频域上的表示。
希尔伯特变换在频谱分析、滤波、调制解调制等领域都有重要的应用。
在频谱分析中，希尔伯特变换可以将一个信号分解成其基频和各阶谐波的频谱成分，从而更好地理解信号的频域特性。
这对于音频处理、通信系统设计等领域非常有用。
通过希尔伯特变换，我们可以了解信号中各频率成分的幅度和相位信息，从而更好地进行信号处理和分析。
在滤波中，希尔伯特变换也能够起到重要作用。
通过将信号在频域上进行滤波，可以实现对信号的去噪、增强等处理。
希尔伯特变换可以实现对信号的频域选择性滤波，帮助我们更好地处理复杂的信号。
在调制解调制中，希尔伯特变换也有着重要的应用。
通过希尔伯特变换，我们可以将信号进行解调，从而还原出原始信号的信息。
这在通信系统中具有重要意义，可以帮助我们有效地传输和接收信息。
总的来说，希尔伯特变换原理及应用在信号处理和分析中具有重要意义。
它可以帮助我们更好地理解信号的频域特性，实现对信号的处理和分析。
希尔伯特变换的应用范围广泛，涉及到许多领域，如
音频处理、通信系统设计、图像处理等。
通过深入学习和理解希尔伯特变换，我们可以更好地应用它来解决实际问题，推动相关领域的发展。
希尔伯特变换电路
希尔伯特变换电路导言：希尔伯特变换电路是一种常用的信号处理电路，常用于实现信号的频率调制与解调、滤波、频谱分析等应用。
本文将介绍希尔伯特变换电路的原理、设计和应用。
一、希尔伯特变换的原理希尔伯特变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。
它可以将一个实函数信号转换为一个复函数信号，复函数的虚部表示了原信号的相位信息。
希尔伯特变换常用于对调制信号进行解调，从中提取出原始信号的相位信息。
二、希尔伯特变换电路的设计希尔伯特变换电路的设计主要包括滤波器和相移电路两个部分。
1. 滤波器设计希尔伯特变换电路中的滤波器通常采用带通滤波器，它可以通过选择合适的中心频率和带宽来滤除不需要的频率分量，只保留感兴趣的频率分量。
常用的滤波器有巴特沃斯滤波器和卡兹米尔滤波器等。
2. 相移电路设计相移电路用于给滤波后的信号添加一个90度的相位差，使得输出信号的虚部与实部相差90度，实现希尔伯特变换。
常用的相移电路有RC电路、LC电路和差分电路等。
三、希尔伯特变换电路的应用希尔伯特变换电路在通信领域有着广泛的应用。
1. 频率调制与解调希尔伯特变换电路可以将调制信号转换为基带信号，实现频率调制与解调。
在调制过程中，希尔伯特变换电路可以提取原始信号的相位信息，从而实现解调。
常见的调制方式有频移键控调制（FSK）和相移键控调制（PSK）等。
2. 滤波希尔伯特变换电路可以实现信号的滤波功能，滤除不需要的频率分量。
通过选择合适的滤波器参数，可以实现低通滤波、高通滤波、带通滤波等不同的滤波效果。
3. 频谱分析希尔伯特变换电路可以将信号转换到频域，实现频谱分析。
通过分析信号在频域上的特征，可以了解信号的频率分布情况，从而对信号进行更深入的分析。
结论：希尔伯特变换电路是一种常用的信号处理电路，可以实现信号的频率调制与解调、滤波、频谱分析等多种应用。
通过合理设计滤波器和相移电路，可以实现希尔伯特变换的功能。
在通信领域，希尔伯特变换电路被广泛应用于调制解调、滤波和频谱分析等领域，为信号处理提供了重要的工具。
python希尔伯特黄变换的时频谱
Python希尔伯特黄变换（Python Hilbert-Huang Transform，简称HHT）是一种复杂非线性信号分析方法，结合了希尔伯特变换和黄变换的优势，能够有效地对非线性和非平稳信号进行时频谱分析。
本文将从HHT的原理、基本步骤和Python实现方法三个方面进行介绍。
一、HHT的原理1.希尔伯特变换希尔伯特变换是一种将实数信号转换为解析信号的数学方法，通过对原信号进行傅立叶变换得到频谱信息，再对频谱信息进行一定的处理得到解析频谱，从而实现信号的解析表示。
希尔伯特变换的核心是求出原信号的解析函数，即原信号的复数形式，其中实部是原信号本身，虚部是原信号的希尔伯特变换。
希尔伯特变换在信号处理领域有着广泛的应用，能够提取信号的瞬时特征，对非平稳信号进行时频分析具有很高的效果。
2.黄变换黄变换是一种局部线性和非线性信号分解方法，可以将非线性和非平稳信号分解成若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF）的线性组合。
黄变换首先对原信号进行极值点的提取，然后通过极值点之间的插值得到包络线，再将原信号减去包络线得到一维信号，并对得到的一维信号进行数据挑选和插值，最终得到IMF。
多次重复以上步骤，直到原信号能够被分解为若干个IMF，再通过IMF的线性组合得到原信号的近似表示。
3.HHT的结合HHT将希尔伯特变换和黄变换结合在一起，利用希尔伯特变换提取信号的瞬时特征，再通过黄变换将信号分解成若干个IMF，从而能够更准确地描述信号的时频特性。
HHT的优势在于能够适用于非线性和非平稳信号，对信号的局部特征具有很好的描述能力，因此在振动信号分析、生物医学信号处理等领域有着广泛的应用。
二、HHT的基本步骤1.信号分解HHT首先对原信号进行希尔伯特变换，得到信号的瞬时频率特征，然后通过黄变换将信号分解成若干个IMF。
2.IMF的提取针对得到的IMF，需要对每个IMF进行较为严格的判别，确定其是否符合IMF的特征：极值点交替出现、包络线对称、局部频率单调。
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用希尔伯特变换是数学中一个重要的变换原理，它在信号处理、图像处理、量子力学等领域都有着广泛的应用。
希尔伯特变换的核心思想是将一个实函数转换为另一个实函数，通过这种变换可以方便地处理信号的相位信息。
下面我们将详细介绍希尔伯特变换的原理及其在不同领域的应用。
希尔伯特变换原理主要是通过对原始信号进行傅里叶变换，然后将其频谱中的负频率部分置零，最后再进行逆傅里叶变换得到希尔伯特变换。
希尔伯特变换的一个重要性质是在频域中将信号的相位信息提取出来，因此在信号处理中常常用于分析信号的瞬时特性。
在信号处理领域，希尔伯特变换常用于分析非平稳信号，例如音频信号、心电图等。
通过希尔伯特变换可以得到信号的瞬时频率、瞬时幅度等信息，从而更好地理解信号的特性。
另外，希尔伯特变换还可以用于信号的包络提取、调制识别等应用。
在图像处理领域，希尔伯特变换也有着重要的应用。
通过希尔伯特变换可以得到图像的相位信息，进而实现图像的边缘检测、纹理分析等功能。
希尔伯特变换在图像处理中还可以用于图像增强、图像压缩等方面。
在量子力学领域，希尔伯特变换是量子力学中的基本工具之一。
通过希尔伯特变换可以将量子态表示为希尔伯特空间中的矢量，在量子力学中希尔伯特变换有着重要的数学意义。
总的来说，希尔伯特变换是一种非常重要的数学工具，它在信号处理、图像处理、量子力学等领域都有着广泛的应用。
通过希尔伯特变换可以方便地处理信号的相位信息，实现信号的分析、处理和识别。
希尔伯特变换的原理相对简单，但在实际应用中却有着丰富的应用场景，对于提高数据处理的效率和准确性具有重要意义。
希尔伯特变换的研究对于推动数学、物理、工程等领域的发展都具有着积极的意义。
希尔伯特变换原理及应用
希尔伯特变换原理及应用一、引言希尔伯特变换是一种经典的数学工具，具有广泛的应用领域。
本文将深入介绍希尔伯特变换的原理及其在不同领域的应用。
二、希尔伯特变换原理希尔伯特变换是一种线性积分变换，它是将一个实函数转换为另一个复函数的过程。
希尔伯特变换的主要思想是通过引入一种称为“解析信号”的复函数，来描述原始信号的相位和幅度信息。
希尔伯特变换可表示为：H(f)(t)=1π⋅P.V.∫f(x)t−x∞−∞dx其中，H(f)(t)表示函数f(t)的希尔伯特变换，P.V.表示柯西主值，∫表示积分。
三、希尔伯特变换的应用希尔伯特变换在信号处理、图像处理、通信等领域有着重要的应用。
下面将具体介绍希尔伯特变换在不同领域的应用。
3.1 信号处理在信号处理中，希尔伯特变换常用于提取原始信号的包络信息。
通过对原始信号进行希尔伯特变换，可以得到解析信号，然后从解析信号中提取包络。
这在音频处理、振动分析等领域有着重要的应用。
3.2 图像处理希尔伯特变换在图像处理中也有广泛的应用。
通过对图像进行希尔伯特变换，可以提取图像的边缘信息，并用于图像分割、目标识别等任务。
希尔伯特变换在图像处理中的具体应用包括图像增强、边缘检测等。
3.3 通信在通信领域，希尔伯特变换常被用于信号调制和解调中。
通过对信号进行希尔伯特变换，可以得到解调信号的相位信息，从而实现信号的解调。
希尔伯特变换在调频调相通信系统中具有重要的作用。
四、希尔伯特变换的优缺点希尔伯特变换作为一种强大的数学工具，有着许多优点，但也存在一些缺点。
4.1 优点•希尔伯特变换能够提取出信号的相位和幅度信息，对于研究信号的时频特性非常有用。
•希尔伯特变换具有线性性质，可以方便地与其他信号处理算法结合使用。
•希尔伯特变换可以应用于各种类型的信号，具有较广泛的适用性。
4.2 缺点•希尔伯特变换对噪声比较敏感，当信号中存在较强的噪声时，变换结果可能会受到严重干扰。
•希尔伯特变换计算量较大，对于大规模信号处理任务，可能需要较长的计算时间。
1希尔伯特变换的基本原理
1希尔伯特变换的基本原理希尔伯特变换（Hilbert transform）是一种非常重要的信号处理技术，它在时间域和频率域之间建立了一种特殊的变换关系，可以通过提取信号的相位信息来分析信号的时频特性。
本文将详细介绍希尔伯特变换的基本原理。
一、定义与表达式希尔伯特变换首先由德国数学家大卫·希尔伯特（David Hilbert）提出，他建立了一个衍生（Analytic）函数的概念。
对于一个实值信号函数x(t)，它的希尔伯特变换H{x(t)}可以表示为：H{x(t)} = \frac{1}{\pi} \int_{-\infty}^{\infty}\frac{x(\tau)}{t-\tau} d\tau其中，H{x(t)}是实值信号的希尔伯特变换，x(t)是原始信号，t是时间变量。
希尔伯特变换可以通过对信号的频谱进行处理实现，首先对原始信号进行傅里叶变换得到频谱X(f)，然后将频谱进行处理后再进行逆傅里叶变换得到希尔伯特变换。
具体来说，对于一个实值信号x(t)，它的傅里叶变换为X(f)，那么它的希尔伯特变换H{x(t)}可以表示为：H{x(t)} = IFT \{ -j \cdot sign(f) \cdot X(f) \}其中，IFT 表示逆傅里叶变换，sign(f)是频率变量的符号函数。
二、频谱分析希尔伯特变换的一个重要应用是信号的频谱分析，通过分析信号的相位信息来了解信号的时频特性。
希尔伯特变换可以提取信号的边带频率信息，从而反映信号的局部属性。
对于一个实值信号x(t)，它的频谱X(f)可以分解为实部和虚部：X(f) = X_r(f) + j \cdot X_i(f)其中，X_r(f)和X_i(f)分别是实部和虚部的频谱函数。
希尔伯特变换可以通过将频谱的虚部部分置零来获得信号的解析信号。
解析信号是一种由实信号和其希尔伯特变换构成的复信号表示，它具有可分辨信号的相位信息的特点。
三、希尔伯特变换的性质希尔伯特变换具有许多重要的性质，其中最重要的性质是希尔伯特变换的平移性质和相位信息的提取。
希尔伯特变换 matlab fft
希尔伯特变换（Hilbert Transform）是一种常用的信号处理工具，可以将一个实数函数转换成一个复数函数。
在信号分析、图像处理和通信领域都有着广泛的应用。
在数字信号处理中，我们可以使用MATLAB中的FFT函数来进行希尔伯特变换。
下面将详细介绍希尔伯特变换的原理和在MATLAB中的实现方法。
一、希尔伯特变换的原理希尔伯特变换可以将一个实数信号x(t)转换成一个复数信号y(t)，并且保留了信号的幅度和相位信息。
其离散形式为：Y(k) = X(k) + jH\{X(k)\}其中H\{X(k)\}表示X(k)的希尔伯特变换。
希尔伯特变换的定义表明，它可以使得原信号和其希尔伯特变换信号之间存在一种相位差90度的关系，这对于信号的包络提取和相位分析非常有用。
二、MATLAB中的快速傅里叶变换（FFT）MATLAB中的FFT函数是一种基于快速傅里叶变换算法的函数，可以用于计算离散数据的傅里叶变换。
其基本语法为：Y = fft(X)其中X为输入信号的离散数据，Y为计算得到的傅里叶变换结果。
在希尔伯特变换中，我们可以通过使用FFT快速计算信号的频谱信息，然后对频谱进行处理，得到信号的希尔伯特变换。
三、在MATLAB中实现希尔伯特变换在MATLAB中，我们可以通过以下步骤实现希尔伯特变换：1. 我们需要对信号进行离散化，得到信号的离散数据表示。
通常可以通过采样和量化的方法获得信号的离散表示。
2. 我们可以使用FFT函数来计算信号的频域信息。
这里需要注意的是，FFT计算得到的频域信息是对称的，如果我们只是简单地取FFT得到的结果的实部或虚部作为希尔伯特变换的结果，会丢失一部分信息。
3. 为了得到正确的希尔伯特变换结果，我们需要对FFT得到的频域信息进行特殊处理。
具体来说，需要将FFT的结果乘以一个复数传递函数H(k)，其中H(k) = -jsgn(k)，sgn(k)表示k的符号函数。
这样可以得到正确的希尔伯特变换结果。
信号的Hilbert变换原理-文档资料
二、希尔伯特变换定义及频率响应
希尔伯特变换定义如下：
其中h(t)=1/(πt) 并考虑此积分为柯西主值，其避免掉在τ=t以及 τ=±∞等处的奇点。
频率响应
其中F是傅立叶变换，i(有时写作j)是虚数单位， ω是角频率，以及
常被称作signum函数. 希尔伯特实际上是一个使相位滞后pi/2的全通移相 网络.
三、Hilbert变换用途
（1）希尔伯特变换在探地雷达数据处理应用
希尔伯特（Hilbert）变换在本质上是一种全通滤波器， Hilbert变换巧妙地应用解析表达式中的实部与虚部的正弦 和余弦关系，定义出任意时刻的瞬时频率、瞬时相位及瞬 时幅度， 使得对于短信号和复杂信号的瞬时参数的提取成 为可能，从而能更有效地、真实地获取信号中所含的信息， 有利于分析地下介质的分布情况。
（5）调制信号通过滤波器后a点的信号分析
wp=2*2200/fs; %通带边界频率
ws=2*2800/fs; %阻带边界频率
Rp=1; %通带最大衰减度
Ap,ws,Rp,As);
%通带临界，阻带临界，通带内衰减小于，阻带内衰减小于
[B,A]=butter(V,wc); %阶数，截止频率
另外可以看出，加上噪声后的信号，在通过低通滤波器后，可以 大大减少噪声的干扰。通过Matlab的仿真可以得到，实际通信系统中 的信号传递，大体上是符合自己在书本上学到的理论分析，但还是存 在着一定的误差。所以我们不能光读死书，一定要灵活多变，用辩证 的思维去理解和掌握它们。
为了这次课程设计，自己自学了 matlab及通信系统及信号处理的 相关知识。实际中出现了许多问题，通过这次学习，我们不仅了解了 滤波器等相关知识，还提高了自己的编程和写报告的能力，收获颇多
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4）调制信号（s(t)+n(t)）进行频谱分析
figure(3) xt=st+n_1; subplot(2,1,1); plot(t,xt); title('调制信号x(t)=s(t)+n(t)（初始信号+噪声）'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on;
fc=4000;%载波频率
Lt=length(t);%时间序列长度 L=2*min(at); R=2*max(abs(at));
（2）产生高斯白噪声n（t）并进行频谱分析
nt = wgn(1,length(t),0.1); %wgn(m,n,p)产生一个m行n列强度为p的高斯白噪声的矩阵 n_1=nt/max(abs(nt)); %噪声 figure(1); subplot(2,1,1); plot(t,n_1); title('高斯白噪声n(t)信号'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; n=0:M-1; %t=n/fs; %时间序列 y0=fft(n_1,M); mag0=(abs(y0)); f=n*fs/(1000*M); subplot(2,1,2); plot(f,mag0); title('高斯白噪声频谱分析'); xlabel('f/KHz'); ylabel('幅度/v'); axis([0 10 0 20]);grid on;
信号的Hilbert变换原 理
组长：范荣贵
副组长：杨智东 组员：韦鹏、高世杰
一、Hilbert变换简介
希尔伯特变换(Hilbert transform)
一个连续时间信号x(t)的希尔伯特变换等于该信号通 过具有冲激响应h(t)=1/(π t)的线性系统以后的输出响应 xh(t)。信号经希尔伯特变换后，在频域各频率分量的幅度 保持不变，但相位将出现90°相移。即对正频率滞后π /2， 对负频率导前π /2，因此希尔伯特变换器又称为90°移相 器。
（5）调制信号通过滤波器后a点的信号分析
wp=2*2200/fs; %通带边界频率 ws=2*2800/fs; %阻带边界频率 Rp=1; %通带最大衰减度 As=30; %阻带最小衰减度 [V,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As); %通带临界，阻带临界，通带内衰减小于，阻带内衰减小于 [B,A]=butter(V,wc); %阶数，截止频率 [H,W]=freqz(B,A); %滤波器频率响应函数 at=filter(B,A,xt); %经过低通滤波器的a点信号 figure(4) subplot(3,1,1); plot(W,abs(H)); title('低通滤波器信号'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on;
y2=fft(u1,M); mag2=(abs(y2)); f=n*fs/(1000*M); subplot(3,2,4); plot(f,mag2); title('下边带频域信号'); xlabel('f/KHz'); ylabel('幅度/v');grid on; axis([0 8 0 100]); u2=at(1:Lt).*c1(1:Lt)-imag(hilbert(at(1:Lt))).*c2(1:Lt); subplot(3,2,5); plot(t,u2); title('上边带调制信号'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; %axis([0 0.01 -R R]); y3=fft(u2,M); mag3=(abs(y3)); f=n*fs/(1000*M); subplot(3,2,6); plot(f,mag3); title('上边带频域信号'); xlabel('f/KHz'); ylabel('幅度/v');grid on; axis([0 8 0 100]);
总结
希尔伯特变换在信号分析与处理中发挥着非常重要的作用，利用 它可以很简便的得到信号的幅值、相位、频率等信息，它也因此在通 信等很多场合得到了广泛的应用。单边带调制的传输带宽不会大于消 息带宽，为调幅的一半；载频被抑制；节省功率，大大减小了电台相 互间的干扰。此外，单边带传输受传播中频率选择性衰落的影响也较 调幅为小，而且没有门限效应等。这些优点就使单边带技术的应用远 远超出了短波通信的范围。所以，应用希尔伯特变换进行的单边带调 制也有着非常明显的优点，在通信技术飞速发展的今天，它是一个相 当重要的工具。 另外可以看出，加上噪声后的信号，在通过低通滤波器后，可以 大大减少噪声的干扰。通过Matlab的仿真可以得到，实际通信系统中 的信号传递，大体上是符合自己在书本上学到的理论分析，但还是存 在着一定的误差。所以我们不能光读死书，一定要灵活多变，用辩证 的思维去理解和掌握它们。 为了这次课程设计，自己自学了 matlab及通信系统及信号处理的 相关知识。实际中出现了许多问题，通过这次学习，我们不仅了解了 滤波器等相关知识，还提高了自己的编程和写报告的能力，收获颇多
（6）信号经过希尔伯特变换产生SSB调制
figure(5); subplot(3,2,1); plot(t,at); title('经过滤波器后的调制信号') xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; c1=cos(2*pi*fc*t); c2=sin(2*pi*fc*t); subplot(3,2,3); u1=at(1:Lt).*c1(1:Lt)+imag(hilbert(at(1:Lt))).*c2(1:Lt); plot(t,u1); title('下边带调制信号'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; %axis([0 0.01 -R R])
谢谢！
三、Hilbert变换用途
（1）希尔伯特变换在探地雷达数据处理应用 希尔伯特（Hilbert）变换在本质上是一种全通滤波器， Hilbert变换巧妙地应用解析表达式中的实部与虚部的正弦 和余弦关系，定义出任意时刻的瞬时频率、瞬时相位及瞬 时幅度， 使得对于短信号和复杂信号的瞬时参数的提取成 为可能，从而能更有效地、真实地获取信号中所含的信息， 有利于分析地下介质的分布情况。
综上所述：
（1）Hilbert变换揭示了由傅里叶变换联系的时域和频域 之间的一种等价互换关系，Hilbert变换作为一种信号处理 算法，能有效地提取出探地雷达复杂信号的“三瞬”信息， 从上面的分析和应用效果也可以看出，经过Hilbert变换后 的雷达剖面图较原始的雷达时距剖面图更为清晰，瞬时多 参数波形剖面相互参照综合分析，避免了由于单一使用时 距剖面分析所造成的解释偏差，提高了探地雷达的解释精 度。 （2）基于希尔伯特变换的数字I-Q下变频器的主要优点是 数字化程度高，数字I-Q下变频器将会得到越来越广泛的应 用。
（3）由于基带处理全部采用数字方式，其复杂性主要受器 件性能影响，因而不会改变整个体系结构。
四、Hilbert单边带调制实现
Hilbert单边带调制实现的程序框图
Hilbert单边带调制程序及各部分仿真图
（1）参数设定
fs=15000;%采样频率 t=0:1/fs:0.01;%时间序列 M=2048;%采样点数
y3=fft(at,M); mag3=(abs(y3)); f=n*fs/(1000*M); subplot(3,1,2); plot(t,at); title('经过滤波器后的调制信号') xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; subplot(3,1,3); plot(f,mag3); title('调制信号经过低通滤波器后频谱分析'); xlabel('f/KHz'); ylabel('幅度/v');grid on; axis([0 10 0 100]);
二、希尔伯特变换定义及频率响应
希尔伯特变换定义如下：
其中h(t)=1/(π t)
并考虑此积分为柯西主值，其避免掉在τ=t以及
τ=±∞等处的奇点。
频率响应
其中F是傅立叶变换，i(有时写作j)是虚数单位， ω是角频率，以及
常被称作signum函数. 希尔伯特实际上是一个使相位滞后pi/2的全通移相 网络.
（3）希尔伯特变换在解调中的应用
以采用专用的数字信号处理芯片实现希尔伯特滤波器和幅度相位 提取模块，而将基带信号的处理交给DSP等通用数字信号处理芯片。根 据不同的解调需要，系统在基带信号处A/D 延时器 希尔伯特滤波 器 幅度提取与相位提取 基带信号解调上可以极为方便的更新算法。 在这种方式下，基带的匹配滤波和判决都为线性运算，因此加性 噪声不会变为乘性噪声，不会产生门限效应，解调的性能不受信噪比 影响。值得注意的是，在希尔伯特变换解调中必须求得基带信号的幅 度和相位。幅度的计算为平方和开方运算，是非线性运算，因此在受 到噪声影响时，在不同的信噪比下，系统性能不同，存在门限效应。 从而影响了系统的实用性。
（3）产生基带信号s(t)并进行频谱分析
figure(2) st=sin(1000*2*pi*t); subplot(2,1,1); plot(t,st); title('初始信号st=sin(1000*2*pi*t)'); xlabel('t/s'); ylabel('幅度/v');grid on; y1=fft(st,M); mag1=(abs(y1)); f=n*fs/(1000*M); subplot(2,1,2); plot(f,mag1); title('初始信号频谱分析'); xlabel('f/KHz'); ylabel('幅度/v');grid on; axis([0 10 0 100])