这个问题是基于一个previous similar question.
我有以下等式和调整后的(一些随机数据):0.44*sin(N* 2*PI/30)
我正在尝试使用 FFT 从生成的数据中获取频率。然而，频率最终接近但不等于频率(这使得波比预期的大一点)
FFT 的最大频率为 7hz，但预期频率为 (30/2PI) 4.77hz。
我已经包含了 FFT 和绘制值的图表。
我使用的代码是:
[sampleFFTValues sFreq] = positiveFFT(sampledata, 1);
sampleFFTValues = abs(sampleFFTValues);
[v sFFTV]= max(sampleFFTValues)
正FFT可以是found here .基本上它使 FFT 图居中并切断负信号。
我的问题是，如何才能使 FFT 更加准确，而不必仅针对频率求助于最小二乘法？
最佳答案
我认为 FFT 不适用于(准)周期信号的高分辨率频率测量 - 见下文。
每个离散 FFT 都在非整数仓频率上扩展(即在不完全对应于特定 FFT 的频率步长之一的任何频率上)；这些“中间”频率将被涂抹/散布在最近的整数仓周围。这种扩展的形状(“扩展函数”)取决于用于 FFT 的窗口函数。这个传播函数——为了简化和概括事物——要么非常狭窄但非常参差不齐(非常高的峰值/非常低的谷值)，要么更宽但不那么参差不齐。理论上，您可以对正弦波进行非常精细的频率扫描并计算每个正弦波的 FFT，然后您可以通过保存所有 FFT 的输出以及产生该输出的频率来“校准”函数的形状和行为，然后通过将要测量的信号的 FFT 输出与先前保存的结果进行比较，找到“最接近”的结果，找到更准确的频率。
很多努力。
但如果您只需要测量单个信号的频率，请不要这样做。
改为尝试测量波长。这可以像测量样本中的零交叉点之间的距离一样简单(可能需要多个周期以获得更高的精度 - 哎呀，如果有那么多，则测量 1000 个周期)，然后将采样率除以得出频率。更简单、更快速、更精确。
示例:48000 Hz 采样率、4.77 Hz 信号产生约 0.0005 Hz 分辨率，只需使用最粗略的方法测量一个周期的长度。 (如果采用 n 个周期，频率分辨率也会乘以 n。)
关于math - 正弦波频率拟合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2112766/