fftff.m

用matlab实现了仿真过程中的fft变换

%开关频率为8kHz，采样频率20MHZ，一个开关周期内的采样数据为2500个
y=0;
xmax=0;
ymax=0;
ff1=fft(ff.signals.values,2500);%此处注意一个问题，当仿真模型中ff的数据类型为array时，此句改为ff1=fft(ff,2500)才能运行，傅里叶变换后的数据类型为2500X2，计算
                                %计算结果好像不对，不过为什么这样还没有搞清楚
% 如果x的长度小于N，则在其后补0使之长度为N的序列，用户也可以省略N，这时采用的就是x的长度；如果x是一个矩阵则计算x中每列的N点DFT。   
%傅里叶变换后得到的数据就是各个频率成分的系数，也就是频谱特性，它是一个复数，具有幅值和相位两个特性，我们研究的通常是其幅频特性。
for i=1:1:2500;
    x=real(ff1(i));
    x1=imag(ff1(i));
    ff2(i)=sqrt(x*x+x1*x1)/2500;%傅里叶变换的幅值
    if ff2(i)>ymax 
        ymax=ff2(i);%最大值
        xmax=i-1;%最大值的级数
    end;
    y=y+ff2(i);%总和
end
str2mat(num2str(ymax),num2str(xmax),num2str(y/2500))%由字符构成矩阵，低位用空格填补。num2str将数字量转换为字符量
figure(1);
f = (1/5e-8)*(0:2499)/2500;
% plot(f,Pyy(1:257))
% zj=abs(ff1)/2500
zj=20*log10(abs(ff1)/2500)
plot(f,zj(1:2500))
figure(2)
bar(ff2(1,1:100))