常用函數

1 圖形化信號處理工具，fdatool(濾波器設計)，fvtool(圖形化濾波器參數查看)sptool (信號處理)，fvtool(b,a)，wintool窗函數設計.或者使用工具箱filter design設計。

當使用離散的福利葉變換方法分析頻域中的信號時，傅里葉變換時可能引起漏譜，因此需要采用平滑窗，

2數字濾波器和采樣頻率的關系。

如果一個數字濾波器的采樣率為FS，那么這個濾波器的分析帶寬為Fs/2。也就是說這個濾波器只可以分析[0，Fs/2]的信號.舉個例字：

有兩個信號，S1頻率為20KHz，S2頻率為40KHz，要通過數字方法濾除S2。

你的濾波器的采樣率至少要為Fs=80HKz，否則就分析不到S2了，更不可能將它濾掉了！(當然根據采樣定理，你的采樣率F0也必須大于80HK，,Fs和F0之間沒關系不大，可以任取，只要滿足上述關系就行。)

3兩組數據的相關性分析r=corrcoef(x,y)

4 expm 求矩陣的整體的exp

4離散快速傅里葉fft信號處理中，傅里葉變換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量)。Ft為連續傅里葉變換。反傅里葉ifft

5 ztrans()，Z變換是把離散的數字信號從時域轉為頻率

6 laplace()拉普拉斯變換是把連續的的信號從時域轉為頻域

7 sound(x)會在音響里產生x所對應的聲音

8 norm求范數，det行列式，rank求秩

9 模擬頻率，數字頻率，模擬角頻率關系

模擬頻率f：每秒經歷多少個周期，單位Hz，即1/s；

模擬角頻率Ω是指每秒經歷多少弧度，單位rad/s；

數字頻率w：每個采樣點間隔之間的弧度，單位rad。

Ω=2pi*f； w = Ω*T

10 RMS求法

Rms = sqrt(sum(P.^2))或者norm(x)/sqrt(length(x)var方差的開方是std標準差，RMS應該是norm(x)/sqrt(length(x))吧. 求矩陣的RMS：std(A(:))

11ftshift 作用：將零頻點移到頻譜的中間

12 filtfilt零相位濾波，

采用兩次濾波消除系統的非線性相位，

y = filtfilt(b,a,x)；注意x的長度必須是濾波器階數的3倍以上，濾波器的階數由max(length(b)-1,length(a)-1)確定。

總結

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