为什么频谱分析和包络谱分析以后的结果是一样的

yummyking

这是我们实验室采集到的轴承故障振动信号，为什么频谱图和包络谱图是一样的？

不是钱林

确定用过包络谱分析了？是不是程序里的图形显示命令都是显示的FFT？

yummyking

不是钱林 发表于 2015-5-29 10:06
确定用过包络谱分析了？是不是程序里的图形显示命令都是显示的FFT？

我把程序贴上来。
function hua_fft(y,fs,style,varargin)
%当style=1,画幅值谱；当style=2,画功率谱;当style=其他的，那么画幅值谱和功率谱
%对随机信号分析，功率谱才是有效的
%当style=1时，还可以多输入2个可选参数
%可选输入参数是用来控制需要查看的频率段的
%第一个是需要查看的频率段起点
%第二个是需要查看的频率段的终点
%其他style不具备可选输入参数，如果输入发生位置错误
nfft= 2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值（自动计算最佳FFT步长nfft）
%nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft
y=y-mean(y);%去除直流分量，要不然第一个点的幅值很大
y_ft=fft(y,nfft)/length(y);%对y信号进行DFT，得到频率的幅值分布
y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。相当于求模值
y_f=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;%DFT变换后对应的频率的序列
if style==1
    if nargin==3
        plot(y_f,2*abs(y_ft(1:nfft/2)));%matlab的帮助里画FFT的方法
        %ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');
        %plot(y_f,abs(y_ft(1:nfft/2)));%论坛上画FFT的方法
    else
        f1=varargin{1};
        fn=varargin{2};
        ni=round(f1 * nfft/fs+1);
        na=round(fn * nfft/fs+1);
        plot(y_f(ni:na),abs(y_ft(ni:na)*2));
    end

elseif style==2
            plot(y_f,y_p(1:nfft/2));
            ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');
    else
        subplot(211);plot(y_f,2*abs(y_ft(1:nfft/2))/length(y));
        ylabel('幅值');xlabel('频率');title('信号幅值谱');
        subplot(212);plot(y_f,y_p(1:nfft/2));
        ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');
end
end


function hua_baol (y,fs,style,varargin)
%画包络函数是hua_baoluo的代码简化版
%输入参数要么是3个，要么是5个
%当三个的时候,和hua-fft一样
y_hht=hilbert(y);%希尔伯特变换
y_an=abs(y_hht);%包络信号
%y_an=y_an-mean(y_an);%去除直流分量
    if nargin==3
        hua_fft(y_an,fs,style);
    elseif nargin==5
        f1=varargin{1};
        f2=varargin{2};
        hua_fft(y_an,fs,style,f1,f2);
    else
        error('调用函数的输入参数数目不正确，输入参数只能是三个或者五个');
    end
end

yummyking

不是钱林 发表于 2015-5-29 10:06
确定用过包络谱分析了？是不是程序里的图形显示命令都是显示的FFT？

帮我看一下，急求帮助

叮咚。。

个人理解 FFT转换就像一个玻璃一样 ，从正面看是一张玻璃 ，从侧面看就只是一条线

sovereign

1. % 包络分析(高中心频率的窄带信号分析)
   
2. % 基于：两个信号乘积的Hilbert变换取决于高频信号的Hilbert变换
   
3. clc
   
4. clear all
   
5. close all
   
6. ts = 0.001;
   
7. fs = 1/ts;
   
8. N = 200;
   
9. k = 0:N-1;
   
10. t = k*ts;
    
11. % 原始信号
    
12. f1 = 10;
    
13. f2 = 70;
    
14. % a = cos(2*pi*f1*t);       % 包络1
    
15. a = 2 + cos(2*pi*f1*t);     % 包络2
    
16. % a = 1./(1+t.^2*50);       % 包络3
    
17. m = sin(2*pi*f2*t);         % 调制信号
    
18. y = a.*m;  % 信号调制
    
19. figure
    
20. subplot(241)
    
21. plot(t, a)
    
22. title('包络')
    
23. subplot(242)
    
24. plot(t, m)
    
25. title('调制信号')
    
26. subplot(243)
    
27. plot(t, y)
    
28. title('调制结果')
    
29. % 包络分析
    
30. % 结论：Hilbert变换可以有效提取包络、高频调制信号的频率等
    
31. yh = hilbert(y);
    
32. aabs = abs(yh);                 % 包络的绝对值
    
33. aangle = unwrap(angle(yh));     % 包络的相位
    
34. af = diff(aangle)/2/pi;         % 包络的瞬时频率，差分代替微分计算
    
35. % NFFT = 2^nextpow2(N);
    
36. NFFT = 2^nextpow2(1024*4);      % 改善栅栏效应
    
37. f = fs*linspace(0,1,NFFT);
    
38. YH = fft(yh, NFFT)/N;           % Hilbert变换复信号的频谱
    
39. A = fft(aabs, NFFT)/N;          % 包络的频谱
    
40. subplot(245)
    
41. plot(t, aabs, t, a, '.')
    
42. title('包络的绝对值')
    
43. legend('包络分析结果', '真实包络')
    
44. subplot(246)
    
45. plot(t, aangle)
    
46. title('调制信号的相位')
    
47. subplot(247)
    
48. plot(t(1:end-1), af*fs)
    
49. title('调制信号的瞬时频率')
    
50. subplot(244)
    
51. plot(f,abs(YH))
    
52. title('原始信号的Hilbert谱')
    
53. xlabel('频率f (Hz)')
    
54. ylabel('|YH(f)|')
    
55. subplot(248)
    
56. plot(f,abs(A))
    
57. title('包络的频谱')
    
58. xlabel('频率f (Hz)')
    
59. ylabel('|A(f)|')

复制代码

希望能给你带来帮助！