MATLAB信号分析与处理—FFT实例、汽车平顺性实验数据分析(二) fft绘图的优化调整 整理下上一篇中使用matlab进行fft计算的脚本： 重新定义一个信号x，由三个频率成分组成，分别为4hz,6hz,9hz,幅值分别为3.0，4.5，和8.9，相位分别为-pi/4，-pi/6，-pi/3。 
采样上面的代码，进行fft计算以后： 得到的幅频图和相频曲线如下：
幅频图中，三个信号的频率能够对应上，但是幅值相差很多。相位图非常混乱，无法看出三个频率信号成分的相角，显然这样的曲线是不行的，没有反应实际物理意义。 查阅网上资料，MATLAB里面fft是完全按照DFT方式进行计算的，实际上绘制的是频谱（即傅里叶级数），而不是频谱密度，要与实际物理意义对应上，幅值还需要再除以N；相位图混乱则是因为没有去除实部与虚部非常接近于0的成分，相当于存在杂波，需要将这部分去除掉，再绘图。 修改程序如下，并重新绘图： 
频率跟幅度、相角与信号都能够对应上，具有物理意义。 使用Carsim与simulink联合仿真得到实验数据 carsim里面有一个自带的半主动悬架仿真的实例，模拟的是车通过扫频路面。
在carsim输出到模型的信号中，我们添加簧上加速度信号，等会用这个信号的数据，在MATLAB里跑fft计算。
半主动悬架的Simulink模型如下：
这是我们添加的簧上加速度信号，打了log。记录下仿真数据，便于fft进行分析。
运行carsim仿真
https://www.zhihu.com/video/ 在MATLAB工作空间中，有刚刚仿真输出的簧上加速度结果和仿真时间，保存仿真结果，这是carsim自带的半主动悬架算法运行的结果。 模型通过这个接口输出信号，替换掉carsim里的减震器阻尼力，从而使得这辆车的减震器可控。
下面我们将这个接口去掉，则carsim模型便成为被动悬架的车辆模型，并简单修改下Simulink模型，重新运行仿真，便可以记录下被动悬架车辆经过扫频路时簧上振动加速度的数据。
得到仿真实验数据
半主动悬架、被动悬架实验数据频率分析 我们得到了半主动悬架、被动悬架过扫频路面的实验数据：
首先我们先将上述讲的fft代码封装成一个函数方便调用。 开始导入两次实验数据，并为变量赋值 简单的时域信号对比 
从图上可以看出，部分数据段，Carsim自带的半主动悬架控制算法运行的效果恶化了舒适性，其余大部分工况下，半主动悬架控制的性能优于被动悬架。频域分析分别计算两段数据的fft 绘制频谱图 
从图中可以看出，10hz以下频段，CDC性能优于passive的。
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