Pregunta: EN ------MATLAB----- Fs = 8192; % Frecuencia de muestreo Para cualquier señal nuestra frecuencia de muestreo es de 8192 hz1. Cómo calcular la transformada discreta de Fourier (DFT) de la señal utilizando un algoritmo de transformada rápida de Fourier (FFT). 2. Cómo usar fftshift para cambiar el componente de frecuencia cero al centro del espectro 3. Cómo

EN ------MATLAB-----
Fs = 8192; % Frecuencia de muestreo

Para cualquier señal nuestra frecuencia de muestreo es de 8192 hz

1. Cómo calcular la transformada discreta de Fourier (DFT) de la señal utilizando un algoritmo de transformada rápida de Fourier (FFT).

2. Cómo usar fftshift para cambiar el componente de frecuencia cero al centro del espectro

3. Cómo calcular la magnitud y la fase de los componentes DFT. Trazar el espectro de amplitud y fase de doble lado con respecto a la frecuencia (Use los criterios de Nyquist para definir el rango de frecuencia).

4. Cómo almacenar los parámetros de frecuencia, amplitud y fase en un archivo ASCII (texto, excel, csv, etc.)

Sugerencia: audioread, audiowrite, sound, fft, fftshift, stem, save, load, subplot.

Número de muestras

La entrada de forma de onda de tiempo muestreada a una FFT determina el espectro calculado. Si se muestrea una señal arbitraria a una velocidad _{igual afs} durante un tiempo de adquisición T , se adquieren N muestras. Calcule T con la siguiente ecuación:

T=N/s

dónde

T es el tiempo de adquisición

N es el número de muestras adquiridas

f _s es la frecuencia de muestreo

Frecuencia máxima resoluble

La tasa de muestreo de una forma de onda de tiempo determina la frecuencia máxima resoluble. Según el teorema de muestreo de Shannon, la frecuencia máxima resoluble debe ser la mitad de la frecuencia de muestreo. Para calcular la frecuencia máxima resoluble, utilice la siguiente ecuación:

fmax=fNyquist=fs/2

dónde

f _max es la frecuencia máxima resoluble

f _Nyquist es la frecuencia de Nyquist

f _s es la frecuencia de muestreo