Matlab计算的FFT与通过Origin计算的FFT

实验的过程中，经常需要对所采集的数据进行频谱分析，软件的选择对计算速度影响挺大的。我在实验过程中，通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换，因为方便快捷，计算之后，绘出来的图也容易编辑。但是当数据容量太大，达到100M大小，这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换，运算速度非常慢，甚至运算不出来。

  对大容量的数据进行快速傅里叶变换，我使用Matlab，运算速度比Origin7.5快很多。但是使用Matlab进行FFT时，需要进行一些小的处理，才能使运算结果与使用Origin7.5进行FFT时得到的结果保持一致。

（1）首先介绍运用Origin7.5进行FFT的基本操作，

     选中数据后，点击“分析”，下拉菜单中出现“快速傅里叶变换FFT”，点击进入，这个时候会弹出对话框。对话框中，“FFT”下面的“Forward”和“Backward”是正变换和逆变换。“Spectrum”选择“Amplitude”或者选择“Power”，一个是幅度谱，一个是功率谱。其中功率谱是幅度谱的平方。

点击对话中“Settings”按钮，弹出对话框。

其中第四行“Sampling”设置为采样间隔，就是采样率的倒数。第一行的“Sampling”可以不用设置，第二行的“Real”为需要进行傅里叶变换的离散数据，数据一般是实数，故没有虚部，第三行的“Imaginar”不用设置。

“Window Method”一般选择“Rectangular”，

各个窗函数的表示式为：

上述对话框中“Output Options”下面的选项，第一行为是否对FFT之后的幅度进行归一化，这个是要选择归一化的。第二行，表示式单边带，还是双边带，我一般选择单边带。第三行和相位相关。

上述对话框中“Exponential Phase Factor”表示FFT是选择e^-jwt还是e^jwt，通常FFT算法是前者。

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