**基于 MATLAB 的 FFT 滤波技术深入解析**
一、引言
在信号处理和数据分析领域，MATLAB 凭借其强大的计算能力和丰富的函数库，一直是科研和工程领
域不可或缺的工具。特别是在电力电子、通信和声音图像处理等方面，FFT（快速傅里叶变换）算法
发挥着重要的作用。本文将深入探讨基于 MATLAB 的 FFT 滤波技术，着重介绍其在 Simulink 模型
中示波器波形数据及外部 Mat 数据、csv 数据谐波分析的应用，以及针对特定频段的自定义清除和提
取功能。
二、FFT 滤波基础及应用
1. FFT 滤波原理
FFT 是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。通过 FFT，我们可以将时域信号转换到频
域，从而进行频谱分析和处理。在 MATLAB 中，FFT 算法可以方便地应用于 Simulink 模型中的示
波器波形数据或外部数据文件。
2. MATLAB 在 Simulink 中的应用
在 Simulink 模型中，MATLAB 提供了强大的数据处理和分析能力。通过使用 MATLAB 的 FFT 函数
，我们可以对模型中的示波器波形数据进行实时或离线谐波分析。此外，MATLAB 还可以读取和处理
外部的 Mat 数据和 csv 数据文件，为谐波分析和频段处理提供了更大的灵活性。
三、谐波分析与频段处理
1. 谐波分析
基于 MATLAB 的 FFT 滤波可以对 Simulink 模型中的示波器波形数据或外部数据进行谐波分析。通
过 FFT 变换，我们可以得到信号的频谱图，从而观察到各次谐波的分布和强度。这对于电力系统的谐
波检测、通信信号的质量分析等具有重要意义。
2. 自定义频段清除与提取
FFT 滤波允许我们进行自定义频段的清除和提取。例如，针对图二中的信号，我们可以使用 MATLAB
进行 140hz-150hz 频段的谐波清除操作，得到图一所示的时域及频谱图。此外，还可以根据需要对
给定数据进行特定频段信号的提取，如图三所示。这种功能在声音处理、振动分析、电力质量监测等
领域有着广泛的应用。
四、FFT 滤波的优点与不足
