基于 matlab 的 FFT 滤波技术在信号处理领域具有广泛应用。本文将介绍如何利用 matlab 的 FFT
函数实现对 simulink 模型中示波器波形数据或外部 mat 数据、csv 数据进行谐波分析和自定义频
段清除，并对已有数据特定频段的数据进行提取。
首先，我们来介绍一下 FFT 滤波的原理和优点。FFT（Fast Fourier Transform）是一种高效的
算法，用于将信号从时域变换到频域。通过对信号进行 FFT 变换，我们可以得到信号的频谱特性，进
而进行谐波分析和滤波操作。
使用 matlab 进行 FFT 滤波的基本步骤如下：
1. 导入波形数据：首先，我们需要导入相应的波形数据，可以是 simulink 模型中示波器的波形
数据，也可以是外部的 mat 数据或 csv 数据。
2. FFT 变换：利用 matlab 的 FFT 函数对导入的波形数据进行 FFT 变换，得到频谱图。
3. 谐波分析：通过观察频谱图，我们可以分析出信号中的谐波分量，即频谱图上的峰值。
4. 自定义频段清除：根据谐波分析的结果，我们可以选择清除某些特定的频段。通过将这些频段对
应的频谱幅值设置为 0，可以实现对这些频段的清除。
接下来，我们来介绍一下基于 matlab 的 FFT 滤波的优点和不足。
优点：
1. 无相位滞后：FFT 滤波前后波形无相位滞后，可以准确还原信号的时域特性。
2. 幅值衰减可补偿：在频域进行滤波操作时，我们可以根据需要对幅值进行补偿，以达到更好的滤
波效果。
不足之处：
1. 不支持实时滤波：基于 matlab 的 FFT 滤波不支持实时滤波，需要先将数据导入到 matlab 中
进行处理。
为了更直观地说明基于 matlab 的 FFT 滤波的应用效果，我们提供了如下实验结果。
图一展示了对图二中含有三次谐波的信号进行 140Hz-150Hz 频段谐波清除前后的时域及频谱图。可
以看到，清除后的信号中，140Hz-150Hz 频段的谐波分量几乎被完全消除，滤波效果显著。
图三展示了对给定数据进行特定频段信号提取的实验结果。通过对频谱图分析，我们可以提取出特定
频段的信号，并得到对应的时域波形图。
