我正在使用Matlab對信號進行FFT處理，并且我陷入了規范化。具體而言，如何將頻譜歸一化為dBm單位。我知道0.316228是正確的標準化因子，但我的問題與如何正確標準化倉相關。基本的FFT歸一化問題

我創建了以下程序來提出我的問題。只需將其剪切并粘貼到Matlab中，它就會自動運行。在線查看問題。

特別是，我很困惑如何正常化垃圾箱。例如，如果FFT的索引為1：end，其中end是偶數，那么當我計算FFT幅度譜時，對于索引2，我應該乘以(2/N)：(end/2)？同樣，奈奎斯特頻率處(位于索引結尾/ 2 + 1)的分區是否被歸一化為(1/N)？我知道有很多方法可以根據個人興趣進行標準化。假設我使用的信號(下面的St)是從ADC捕獲的電壓。

任何反饋，非常感謝。提前致謝！

%% 1. Create an Example Signal

N = 2^21 ; % N = number of points in time-domain signal (St)

St = 1 + rand(N,1,'single'); % St = example broadband signal (e.g. random noise)

% take FFT

Sf = fft(St, N);

Sf_mag = (2/N)*abs(Sf(1: N/2 + 1));

Sf_dBm = 20*log10(Sf_mag/0.316228); % 0.316338 is peak voltage of 1 mW into 50 Ohms

% Q: Are Sf_mag and Sf_dBm normalized correctly? (assume 0.316338 is correct

% peak voltage to get 1mW in 50 Ohms)

% Q: Should Sf_mag(fftpoints/2 + 1) = (1/N)*abs(Sf(fftpoints/2 + 1) for correct normalization

% of Nyquist frequency? (since Nyquist frequency is not folded in frequency

% like the others are)

%% 2. Plot Result

% create FFT spectrum x-axis

samplerate = 20e9; % 20 Gsamples/sec

fft_xaxis = single(0 : 1 : N/2)';

fft_xaxis = fft_xaxis * single(samplerate/N);

semilogx(fft_xaxis, Sf_dBm, 'b-')

xlabel('Frequency (Hz)');

ylabel('FFT Magnitude (dBm)');

title('Spectrum of Signal (Blue) vs Frequency (Hz)');

xlim([1e4 1e10]);

grid on;

2010-10-29

ggkmath

+2

當把磁盤轉換為dB時，使用'log10'而不是'log' –

2010-10-29 22:08:32

+0

是的，這是一個很棒的發現YYC，謝謝！ –

2010-10-30 18:32:24

+0

評論我一直在提出很多問題：簡單的傅里葉變換不足以進行譜估計。對于在核心Matlab中可用的功能，有很好的實現功能。看看'pwelch'。 –

2013-10-31 23:53:58

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python fft 归一化_基本的FFT归一化问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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