Discussion :

[soft001]

Bonsoir,

J'ai un signal temporel y (fichier joint) et l'axe des temps :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

t=0:0.01:1;

je veux chercher le spectre de ce signal, alors j'applique la fft. mais je me demande comment je peux crée l'axe des fréquence.

[Invité]

Bonsoir,

doc fft

[soft001]

peut être j'ai pas bien compris le help, dans leur cas il on déjà la fréquence d'échantillonnage.
Mais ce que je pense de faire dans mon cas :
Fréquence Max=1/(y(2)*2)
Fréquence d'échantillonnage=1/(y(end)*2)

[Invité]

dans leur cas il on déjà la fréquence d'échantillonnage.

Et pas dans le tien peut-être

J'ai un signal temporel y (fichier joint) et l'axe des temps :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

t=0:0.01:1;

[soft001]

je ne suis pas du tout familier avec le traitement de signal mais peut être vous pouvez m'expliquer un peu;

Bonsoir,

J'ai un signal temporel y (fichier joint) et l'axe des temps :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

t=0:0.01:1;

Vous avez raison je peux extraire la fréquence max à partir du "pas" dans le vecteur t. c'est ça ?
et je divise par deux pour garantir la condition de Shannon ??
Est ce que je me trompe ou bien non ?

[didierBB]

je me pose exactement les mêmes questions que toi
=> je n'ai pas compris non plus pourquoi dans l'exemple de l'aide le resultats de la FFT est divisé par une variable "L" ...

[membreComplexe12]

cette discussion semble très intéressante :
http://www.developpez.net/forums/d58...ande-puis-fft/

notamment ce bout de code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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clear
fe=200;
t=(1:fe)/fe;
%Signaux source bruités
x1 = sin(2*pi*t*60)+0.5*randn(size(t)); 
x2 = sin(2*pi*t*25)+0.5*randn(size(t));
x3 = sin(2*pi*t*10)+0.5*randn(size(t));
% signal somme
stot = x1+x2+x3;
Nx = length(stot);
subplot(3,1,1)
plot(stot);
title('somme de 3 sinusoïdes (10, 25 et 60 Hz)');
xlabel('Temps')
grid
% fft du signal somme
subplot(3,1,2)
tf=fft(stot,Nx);
w=(0:Nx-1)/Nx*fe;
plot(w(1:Nx/2),abs(tf(1:Nx/2)));
grid
xlabel('fréquences en Hz')
title('module de la fft de la somme x1+x2+x3')
% ifft du signal somme
subplot(3,1,3)
tf=ifft(tf,Nx);
plot(real(tf));
grid
xlabel('Temps')
title('signal origine par transformée inverse')

=> par contre j'avous n'avoir pas saisi moi non plus cette histoire de vecteur fréquences
=> et dans d'autres postes j'ai vu qu'il y avait à faire une normalisation du signal FFT mais je ne vois pas pourquoi

=> par contre pour ceux qui n'avait pas compris : Nx est le nombre de points auxquels on veut connaitre la valeur de la FFT

Peux etre que je dis une bétise mais je tente :
- on a un signal non periodique donc il n'a pas de période
mais si on veut définir une période quand même alors c'est la periode du signal lui même (où en tout cas la partie de signal à laquelle on s'intéresse)
=> donc la fréquence fondamentale est 1/temps total

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

f=1/(t(end)-t(1))

- ensuite, lorsqu'on fait :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

yFF=fft(y,b)

on demande de calculer "b" nombre de fft donc a besoin de "b" fréquence pour associer une amplitudes à chacunes d'entre elles.
=> donc on doit diviser le fondamental "f" par le nombre de points et on a notre "df" qui est le pas de fréquance ?
- ensuite pour les harmoniques