FFT中y=fft(x,N)

fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.

分别对两序列做快速傅里叶变换,然后相乘,结果再反傅里叶变换,最后显示根据卷积的性质,时域卷积等同于频域的相乘,这就是这个程序的基本原理

length(y)是总的采样点数fs是采样频率,就是频域横轴的最大值.那么频域上的刻度,就是df=fs/length(y)从0到fs取n个点,那么就有n-1个区间,就是数列的项的问题,你推推看吧.f(

n要取最接近数据长度的2的整数次方,命令是2^nextpow2(N),其中N是实际数据长度,因为这样的n可以使fft更快.比如,N=1021,执行n=2^nextpow2(N)后,n=2^10=102

你的那个程序对初学者来说比较难理解,我帮你改了一下,概念比较清晰,你可以对照一下Fs=128;%%采样频率N=512;%%采样点数dt=1/Fs;%%时域最小间隔,即时域分辨率t=(0:N-1)*dt

1、NFFT=2^nextpow2(N)*2这里是否乘以2,应该怎么选择,貌似乘以3结果也一样,此处只是确定做FFT的点数,由于是单频信号,所以,在最后的结果上面会出现两个对称的尖峰,和你的FFT点数

做FFT的函数是fft,注意结果要取模（abs）以便于显示,再fftshift一下将0频移到中间.取最大值的函数是max.

这个是做FFT时的点数,如果x长度比NFFT小,则在x后面补0,直到x长度等于NFFT

fft(x)就是fft(x,x.length);N默认为x的长度.还有就是*Ts就是把时域变成数字域.

大于x的长度时就在x原数据后面补零,而补零不影响信号的分辨率,只是将频谱平滑处理,因为时域补零相当于频域插值；大于x的长度时就直接截取x数据中相应长度的元素.再问：小于x的长度的长度是怎样处理的呢？比

采样频率要符合奈奎斯特准则啊,就是fs>=2W,采样间隔Ts自然就等于1/fs啦,信号处理好好学哦再问：那f=n*fs/N什么意思啊？为什么要转化我想问一下功率谱密度上的值到底是角频率还是频率啊我就m

天空映记着你的彷徨眼泪始终是汗水永远蒙蔽的他们的双眼宣告的么你卑微的的?为么·我这一个静谧的午后

请提供上下文或学科范围,否则没法猜.再问：呵呵，原句是：insteadofusingtheFFT-derivedestimatesofthenoisyspeechandnoisespectradire

一维快速傅里叶变换,低频成分在矩阵的两边,要将低频成分放到中间的话用fftshift(fft())

X为信号,n为变换点数.Y=fft(X)是对信号X进行快速傅里叶变换；Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为

matlanb会自动补零的

x=[114.37594.75126105.75108.625146.75123.5101.25126.25103.875111.875147.5112.375109.375150.5108.8751

clc;clear;closeall;T1=0.02;T2=0.04;fs1=1/T1;fs2=1/T2;t1=0:T1:20;t2=0:T2:20;x1=sin(40*pi*t1);x2=sin(4

表示对数据向量x进行16点的快速傅里叶变换,不管x长度是大于还是小于16

Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为n点序列再求N点FFT.补零或截取信号会使求出的频率间隔不一样.如果原