网上有关“matlab的傅里叶变换.........”话题很是火热 ，小编也是针对matlab的傅里叶变换.........寻找了一些与之相关的一些信息进行分析 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您 。
很遗憾 ，都不是 。（我不会叫你去看书的 ，^_^ 因为你看了我的回答后会自己会去看书的...）
FFT是一种快速算法，它是DFT（离散傅里叶变换）的快速算法而已。它并不是一种严格数学上的变换 。（但是它有严格的数学定义和物理含义 ，这一点希望你能明白）你应当知道 ，用传统的傅里叶变换，由于其频域或者时域是连续的 ，用计算机是实现不了的 。DFT的提出就是为了解决这个问题。（注意了 ，DFT，是工程上为了能够让计算机计算傅里叶变换而弄出一种概念，它是人为规定了一些内容下所导出的“傅里叶变换 ” ，这种变换物理含义有 ，而且计算机也能接受）
你的意思是DTFT（离散时间傅里叶变换），它主要是用于离散时间序列的频域分析 ，它才是真正数学严格意义上的傅里叶变换！！虽然DTFT有着很高的理论价值 ，但是在实际应用中不便直接采纳 。（呐，就如我上面说的那样 ，不适合计算机运算）
DFT处理结果会有一些偏差 ，但是由于它具有一种快速算法——FFT，所以在各类数字信号处理应用中广泛采用 。
——纯手工打出来的 ，最后建议你先弄明白这几个概念：DFS 、DTFT 、DFT ，FFT。（这是基本功~~~~）
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64位傅里叶变换是指在进行FFT运算时，将序列先扩展（一般是填零）到64位后再进行FFT运算 ，一般扩展都是2的幂次数 ，这是FFT算法所提倡的 。
matlab自带的fft函数是快速傅里叶变换函数 。主要用于降噪处理，通过使用傅里叶变换求噪声中隐藏的信号的频率分量。
该函数使用方法：
方法一：
Y?= fft(X)?用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算?X?的离散傅里叶变换?(DFT)。
如果?X?是向量，则?fft(X)?返回该向量的傅里叶变换 。
如果?X?是矩阵 ，则?fft(X)?将?X?的各列视为向量 ，并返回每列的傅里叶变换 。
如果?X?是一个多维数组，则?fft(X)?将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量 ，并返回每个向量的傅里叶变换。
方法二：
Y?= fft(X,n)?返回?n?点 DFT 。如果未指定任何值 ，则?Y?的大小与?X?相同 。
如果?X?是向量且?X?的长度小于?n，则为?X?补上尾零以达到长度?n。
如果?X?是向量且?X?的长度大于?n ，则对?X?进行截断以达到长度?n 。
如果?X?是矩阵 ，则每列的处理与在向量情况下相同 。
如果?X?为多维数组，则大小不等于 1 的第一个数组维度的处理与在向量情况下相同。
我们通过下例 ，来了解fft函数使用过程：
第一步、指定信号的参数 ，采样频率为 1 kHz，信号持续时间为 1.5 秒 。
Fs=1000；%采样频率
T=1/Fs；%采样周期
L=1500；%信号长度
t=（0:L-1）*T；%时间向量
第二步 、构造一个信号 ，其中包含幅值为 0.7 的 50 Hz 正弦量和幅值为 1 的 120 Hz 正弦量 。
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
第三步 、用均值为零、方差为 4 的白噪声扰乱该信号。
X = S + 2*randn(size(t));
第四步 、在时域中绘制含噪信号 。通过查看信号 X(t) 很难确定频率分量 。
plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('t (milliseconds)') ，ylabel('X(t)')
第五步 、计算信号的傅里叶变换。
Y = fft(X);
第六步、计算双侧频谱 P2， 计算单侧频谱 P1。
P2 = abs(Y/L);?
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)
第七步 、定义频域 f 并绘制单侧幅值频谱 P1
f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1)?
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')
xlabel('f (Hz)')，ylabel('|P1(f)|')
运行结果 。
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评论列表（3条）
我是中洹号的签约作者“安寒”
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