matlab对一行矩阵fft,Matlab 进行FFT分析

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#matlab对一行矩阵fft

本文介绍了在MATLAB中进行FFT分析的基本概念和步骤，包括采样、FFT变换及其频率轴对应关系。通过示例展示了如何计算和解释FFT结果，包括幅度和相位，以及如何恢复频率轴。FFT在数字信号处理中的应用，特别是在信号频谱分析中的重要性也得到了阐述。

[TOC]

基本概念

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在从时域进行频域变换的基本matlab中的基本函数和数学关系.png

序号和 频率成分的关系 因为0频的存在，最高频率为Fs-df即df*(N-1)

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FFT频率序列序号和频率轴的对应关系.png

需要解决的问题

理解FFT产生序列的意义，即幅度和相位

找到频率序列，对应的频率轴，恢复x轴为频率。重要的频率Fs，频率轴最大点为Fs-df

找到频率序列模值和信号真实幅度的转换关系。

区分0频和其他频率

在只使用正频率时，乘以系数2/N，其中N为FFT的点数

频域分析的意义

信号变换到频域的功能

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域，将信号的频谱提取出来，做频谱分析

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

数字信号处理基础

采样

模拟信号->ADC采样->数字信号

采样定理: 采样频率需要大于信号频率的2倍

FFT变换

数字信号序列，有N个采样点，经过FFT变换得到N个点的FFT结果

当N点是2的整数次方，FFT因对称结构，计算复杂度降低，会算的很快

假设 采样率Fs，信号频率F，采样点数N，经过FFT计算得到一个N点的复数序列 sf(N)

sf(N)中每个点对应一个频率点。点的模值 abs(sf(N))，表征幅度特性。点的角度表征相位特性。

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