将换能器的频域数据转换为时域传递函数
Convert frequency Domain data of transducer to time Domain Transfer Function
我有几个 .mat 文件表示换能器（发射器）的特性；我想将这些数据用于我的 Matlab 代码，以便观察它对我的传输信号的响应。
第一个文件包含传感器的幅度，如下所示：每行包含一个角度的频率响应。每列包含一个频率的 angular 响应。
同样，我还有另一个 .mat 文件，其中包含发射电压响应的相应相位（以度为单位）
频率（以 Hz 为单位）（对应于行）在另一个由第三个 .mat 文件给出的矩阵中
同样，角度（以度为单位）（对应于列）在第 4 个文件给出的另一个矩阵中。
有人可以帮我将这些转换为特定角度的时域表示（使用特定角度的幅度和相位信息）并构建要使用的传递函数吗？？？
如有任何帮助，我们将不胜感激。
为了将响应从频域转换到时域，您需要执行 inverse Fourier transformation. In matlab, this is done with the function ifft。
假设您将第一个文件中的数据加载到变量 magnitude 中，并将第二个文件中的数据加载到变量 phase 中。您必须首先将这两个变量合并为一个复数值矩阵
f_response = complex(magnitude.*cosd(phase),magnitude.*sind(phase));
f_response 是您的传感器的实际响应，可以提供给 ifft 以获得时域响应。然而，有一个复杂的问题，即 ifft 隐含的假定频率顺序。虽然 matlab 没有提供太多细节，如果你查看 fft docs, you will see that there are two frequency branches returned by fft. The frequency responses must be ordered in a way that corresponds to matlab's expected order. If you take, for instance, the first example in the docs
Fs = 1000; % Sampling frequency
T = 1/Fs; % Sampling period
L = 1000; % Length of signal
t = (0:L-1)*T; % Time vector
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
X = S + 2*randn(size(t));
Y = fft(X);
对应于每个傅里叶变换输出 Y 条目的频率数组是：
f = Fs/L*[0:(L/2-1),-L/2:-1];
为了正确应用傅立叶逆变换，您必须检查频率文件中的顺序（假设您将其内容加载到变量 frequencies）是否必须完全按照 f。请注意 f 有一个规则增加的第一个分支，然后不连续地跳到负频率。频率的符号用于表示行波的传播方向。如果您的数据仅包含正频率，那将非常好，因为您可以轻松构建负频率分支：
[frequencies,ix] = sort(frequencies);
f_response = f_response(:,ix);
f_response = 0.5*[f_response(:,1:end-1),f_response(:,end:-1:2)];
然后通过
反转它
t_response = ifft(f_response,[],1);
请注意，由于您想要每个角度的响应，因此必须对每一行进行逆变换。这是通过 ifft.
的第三个输入实现的
如果您的 frequencies 数据文件有负频率，那么您必须正确排序，然后 re-order 相应地 f_response 列。您需要为我上传一些示例数据才能提供更多帮助。
我有几个 .mat 文件表示换能器（发射器）的特性；我想将这些数据用于我的 Matlab 代码，以便观察它对我的传输信号的响应。
第一个文件包含传感器的幅度，如下所示：每行包含一个角度的频率响应。每列包含一个频率的 angular 响应。
同样，我还有另一个 .mat 文件，其中包含发射电压响应的相应相位（以度为单位）
频率（以 Hz 为单位）（对应于行）在另一个由第三个 .mat 文件给出的矩阵中
同样，角度（以度为单位）（对应于列）在第 4 个文件给出的另一个矩阵中。
有人可以帮我将这些转换为特定角度的时域表示（使用特定角度的幅度和相位信息）并构建要使用的传递函数吗？？？
如有任何帮助，我们将不胜感激。
为了将响应从频域转换到时域，您需要执行 inverse Fourier transformation. In matlab, this is done with the function ifft。
假设您将第一个文件中的数据加载到变量 magnitude 中，并将第二个文件中的数据加载到变量 phase 中。您必须首先将这两个变量合并为一个复数值矩阵
f_response = complex(magnitude.*cosd(phase),magnitude.*sind(phase));
f_response 是您的传感器的实际响应，可以提供给 ifft 以获得时域响应。然而，有一个复杂的问题，即 ifft 隐含的假定频率顺序。虽然 matlab 没有提供太多细节，如果你查看 fft docs, you will see that there are two frequency branches returned by fft. The frequency responses must be ordered in a way that corresponds to matlab's expected order. If you take, for instance, the first example in the docs
Fs = 1000; % Sampling frequency
T = 1/Fs; % Sampling period
L = 1000; % Length of signal
t = (0:L-1)*T; % Time vector
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
X = S + 2*randn(size(t));
Y = fft(X);
对应于每个傅里叶变换输出 Y 条目的频率数组是：
f = Fs/L*[0:(L/2-1),-L/2:-1];
为了正确应用傅立叶逆变换，您必须检查频率文件中的顺序（假设您将其内容加载到变量 frequencies）是否必须完全按照 f。请注意 f 有一个规则增加的第一个分支，然后不连续地跳到负频率。频率的符号用于表示行波的传播方向。如果您的数据仅包含正频率，那将非常好，因为您可以轻松构建负频率分支：
[frequencies,ix] = sort(frequencies);
f_response = f_response(:,ix);
f_response = 0.5*[f_response(:,1:end-1),f_response(:,end:-1:2)];
然后通过
反转它t_response = ifft(f_response,[],1);
请注意，由于您想要每个角度的响应，因此必须对每一行进行逆变换。这是通过 ifft.
如果您的 frequencies 数据文件有负频率，那么您必须正确排序，然后 re-order 相应地 f_response 列。您需要为我上传一些示例数据才能提供更多帮助。