基于 MATLAB 的 FFT 滤波技术：在 Simulink 模型中的谐波分析与频段处理探讨
引言：
在现代信号处理领域，FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）滤波技术已成为不可
或缺的工具。尤其是在 Simulink 模型中，针对示波器的波形数据、外部 mat 数据以及 csv 数据的
谐波分析和自定义频段清除，FFT 滤波技术发挥着重要作用。本文将围绕基于 MATLAB 的 FFT 滤波
技术，探讨其在 Simulink 模型中的实际应用及其优缺点。
一、FFT 滤波技术概述
FFT 是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）。在信号处理中，FFT 能够将时域信号转
换为频域信号，从而方便进行频谱分析和滤波操作。基于 MATLAB 的 FFT 滤波技术，可以实现对信号
的谐波分析、自定义频段清除以及特定频段数据提取等功能。
二、Simulink 模型中的 FFT 滤波应用
在 Simulink 模型中，我们可以利用 FFT 滤波技术对示波器的波形数据、外部 mat 数据以及 csv 数
据进行处理。具体操作步骤如下：
1. 数据准备：将待处理的信号数据导入 MATLAB 工作空间，可以是示波器的波形数据、外部 mat
文件或 csv 文件。
2. FFT 变换：利用 MATLAB 的 FFT 函数对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
3. 谐波分析与自定义频段清除：根据频谱结果，可以分析信号中的谐波成分，并通过设计滤波器实
现特定频段的清除。
4. 特定频段数据提取：除了清除特定频段，还可以利用 FFT 滤波技术提取信号中特定频段的数据
。
三、基于 MATLAB 的 FFT 滤波优点分析
1. 精度高效率高：FFT 算法具有高效计算傅里叶变换的能力，能够实现对信号的快速分析。
2. 波形无相位滞后：与传统的滤波器相比，FFT 滤波在滤波前后波形的相位保持一致，无相位滞后
现象。
3. 幅值衰减可补偿：在进行 FFT 滤波时，可以根据需要对信号的幅值进行补偿，以保持信号的完
整性。
四、不足之处与展望
