Matlab中的FFT使用说明

FFT

是

Fast Fourier Tran sform(

快速傅里叶变换

)

的简称 ，

FFT

算法在

MATLAB

中

实现的函数是

Y=fft(x,n)

。刚接触频谱分析用到

FFT

时，几乎都会对< /p>

MATLAB

的

fft

< br>函数产生一些疑惑，下面以看一个例子（根据

MATLAB

帮助修改）。

Fs = 2000;

%

设置采样频率

T = 1/Fs;

%

得到采用时间

L = 1000;

%

设置 信号点数，长度

1

秒

t = (0:L-1)*T;

%

计算离散时间，

%

两个正弦波叠加

f1 = 80;

A1 = 0.5;

%

第一个正弦波

< br>100Hz

，幅度

0.5

f2 = 150;

A2 = 1.0

%

第< /p>

2

个正弦波

150Hz

< br>，幅度

1.0

A3 = 0.5;

%

白噪声幅度；

x = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t);

%

产生离散时间信号；

y = x + A3*randn(size(t));

%

叠加噪声；

%

时域波形图

subplot(2,1,1)

plot(Fs*t(1:50),x(1:50))

title('Sinusoids Signal')

xlabel('time (milliseconds)')

subplot(2,1,2)

plot(Fs*t(1:50),y(1:50))

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('time (milliseconds)')

NFFT = 2^nextpow2(L); %

设置

FFT

点数，一般为

2

的

N

次方，如

1024

，

512

等

Y = fft(y,NFFT)/L;

%

计算频域信号，

f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);

%

频率离散化，

< br>fft

后对应的频率是

-Fs/2

到

Fs/2,

由

NFFT

%

这里只画出正频率；

% Plot single-sided amplitude spectrum.

figure;

plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)));

%

fft

后含幅度和相位，一般观察幅度谱，并把负频率加上去，

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|Y(f)|')

运行结果时域波形图如图所示：

幅度谱如下：