电流监测是设备健康诊断的常用手段。上周帮同事调试电机时，发现异常振动——这时候频谱分析就能派上用场了。先来段基础电流分析的代码

电流频谱图MATLAB代码 力频谱图 三维频谱图

t = 0:0.001:1; % 1秒时长，采样率1kHz current = 5*sin(2*pi*50*t) + randn(size(t))*0.3; % 50Hz工频加噪声 fs = 1000; N = length(current); f = (-N/2:N/2-1)*(fs/N); % 频谱计算 Y = fft(current); P = abs(Y/N).^2; P_shift = fftshift(P); figure plot(f,10*log10(P_shift)) xlabel('频率 (Hz)');ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)') title('电流信号频谱') grid on axis([-100 100 -inf inf])

这段代码的核心在于如何处理FFT后的数据。注意我们做了三个关键操作：归一化幅值（除以N）、计算功率谱（平方运算）以及用fftshift把负频率部分移到左边。坐标轴设置时特意限制在±100Hz范围，毕竟工频谐波通常集中在这个区间。

当遇到机械系统分析时，力信号的频谱更关注低频成分。下面这段代码生成振动锤击信号的频谱：

% 力信号生成 t = 0:1/2000:2; % 2秒，2kHz采样 impulse = zeros(size(t)); impulse(500:520) = hann(21); % 汉宁窗平滑的冲击 force = impulse + 0.1*sin(2*pi*8*t); % 叠加8Hz低频振动 % STFT时频分析 figure spectrogram(force, 256, 250, [], 2000, 'yaxis') title('力信号三维频谱')

这里改用spectrogram函数实现时频分析。参数设置需要注意：256点窗长对应约0.128秒时间分辨率，250点重叠确保图像平滑。颜色映射直观显示8Hz振动成分持续存在，而冲击信号在0.25秒处出现短暂高频分量。

电流频谱图MATLAB代码 力频谱图 三维频谱图

对于更复杂的信号，可以尝试三维可视化。修改spectrogram的输出参数：

[s,f,t] = spectrogram(force, 256, 250, [], 2000); figure mesh(t,f,abs(s)) view(45,30) xlabel('时间 (s)');ylabel('频率 (Hz)');zlabel('幅值') title('三维频谱瀑布图') colormap jet

这种呈现方式特别适合展示频率成分随时间变化的过程。注意mesh图默认使用线性坐标，若要观察微弱信号，可以改用对数坐标：将z轴数据改为20*log10(abs(s))。但需注意避免对零值取对数导致的计算错误。

实际应用中，采样率选择至关重要。曾有个项目因采样率不足导致频率混叠——明明200Hz的振动在频谱上显示为50Hz，差点误判为电源干扰。后来加上抗混叠滤波器才解决问题。这也提醒我们，任何频谱分析的前提都是正确的信号采集。