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我正在研究一个测量机器人 ARM 运动的控制系统。因为有一些死区时间,我需要研究有点嘈杂的信号的 future 。
我的想法是使用采样信号中的频率并生成可用于外推的傅立叶函数。
我的问题:我已经有了信号向量的 FFT(例如包含 60-100 个值)并且可以看到幅度谱中的主要频率。现在我想要一个适合信号的函数 f(t),去除一些噪声,并且可以用来预测信号的近期 future 。如何从复数 FFT 数据中计算正弦/余弦函数的系数?
非常感谢!
最佳答案
AFAIR FFT 本质上将输出作为不同频率的正弦函数的总和。每个频率的重要性是每个峰值的高度。所以你真正想要做的是过滤掉一些频率(即 ARM 轻轻移动的高频),然后回到时域。
在 matlab 中,这应该就像遍历你从 fft 得到的向量,将一些值设置为 0(或对其做一些更复杂的事情),然后使用 ifft 返回时域并根据你得到的结果进行预测.
这样做时您还应该考虑一件事 - 奈奎斯特频率 - 这意味着您在 fft 上获得的最高频率是采样频率的一半。
关于matlab - 如何从 Matlab 中的复数 FFT 获取正弦/余弦函数的系数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7938043/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!