fftshift

将零频分量移至频谱中心

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语法

Y = fftshift (X)

Y = fftshift (X,昏暗的)

描述

例子

Y = fftshift (X)重新安排傅里叶变换X通过将零频率分量移到阵列的中心。

如果X是一个向量fftshift的左右半部分互换X。
如果X是矩阵吗fftshift交换的第一象限X第三象限，第二象限和第四象限。
如果X那么是多维数组吗fftshift互换的半空格X每个维度。

例子

Y = fftshift (X,昏暗的)沿着维度运行昏暗的的X。例如,如果X一个矩阵的行是否表示多个一维变换，那么fftshift (X, 2)的每一行的一半X。

例子

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变化向量元素

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交换行向量的左右半部分。如果一个向量有奇数个元素，那么中间的元素被认为是向量左半部分的一部分。

Xeven = [1 2 3 4 5 6];fftshift (Xeven)

ans =1×64 5 6 1 2 3

Xodd = [1 2 3 4 5 6 7];fftshift (Xodd)

ans =1×75 6 7 1 2 3 4

将一维信号

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在分析信号的频率分量时，将零频率分量移向中心是有帮助的。

创建一个信号年代，计算其傅里叶变换，并绘制幂函数。

fs = 100;%采样频率t = 0 (1 / fs): (10 - 1 / fs);%的时间向量S = cos(2 *π* 15 * t);n =长度(S);X = fft(年代);f = (0: n - 1) * (fs / n);%频率范围功率= abs (X) ^ 2 / n;%的权力情节(f、电力)

移零频率分量，绘制零中心功率。

Y = fftshift (X);fshift = (- n / 2: n / 2 - 1) * (fs / n);%零中心频率范围powershift技术= abs (Y) ^ 2 / n;% zero-centered权力情节(fshift powershift技术)

矩阵中的位移信号

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您可以通过将多个一维信号表示为矩阵中的行来处理它们。然后使用维数参数来计算傅里叶变换和移动每一行的零频率分量。

创建一个矩阵一个其行表示两个一维信号，并计算每个信号的傅里叶变换。绘制每个信号的功率。

fs = 100;%采样频率t = 0 (1 / fs): (10 - 1 / fs);%的时间向量S1 = cos(2 *π* 15 * t);S2 = cos(2 *π* 30 * t);n =长度(S1);= (S1);S2);X = fft ([], 2);f = (0: n - 1) * (fs / n);%频率范围功率= abs (X) ^ 2 / n;%的权力情节(f、电力(1:),f,权力(2:))

移零频率分量，并绘制每个信号的零中心功率。

Y = fftshift (X, 2);fshift = (- n / 2: n / 2 - 1) * (fs / n);%零中心频率范围powershift技术= abs (Y) ^ 2 / n;% zero-centered权力情节(fshift powershift技术(1:),fshift, powershift技术(2:))