sin函数的FFT变换

则频谱间隔=8192/512但是谱分辨率=1/[500/8192]（1）采样后x(n)的周期=?,若256是该周期的整数倍,则能分辨出这两个频率(2)按512点计算,翻书找公式：x1-->FFT,x2

一、对于非周期信号：有频谱分辨率F,而频谱分辨率直接和FFT的变换区间有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N...因此有最小的N>2π/F.就可以根据此式选择FFT的变换区间.二、对于周期信号

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

#includekkfft(doublepr[],doublepi[],intn,intk,doublefr[],doublefi[],intl,intil){intit,m,is,i,j,nv,l0

横坐标代表频率,纵坐标代表幅值,例如：y=fft(x);f=(0:length(x)-1)*N/length(x);plot(f,abs(y));希望能帮助你,如有什么问题可以继续问我

你的mag中保存的就是幅值信息,你可以算一下频率对应的点,然后取该带点的值比如mag(20)应该就是,如果不是,看看是不是20-1或20+1的点再问：我试过了，结果mag(20)ans=0.0720>

fft后的频域幅值不是信号在时域的幅值,俩相等才是不正常的.再问：我知道不是的是跟采样点数有个比例关系但是这个比例关系也有误差啊再答：假设原始信号的峰值为A，采样点数N，那么fft后的每个点（除了第一

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

这个很简单,FFT是Z变换和离散序列傅立叶变换上的单位圆上等间隔取点,而傅立叶和Z变换均包含周期为2pi的特性.那么你在单位圆上取点,根据三角函数的特性他们相位相差一百八十度只需要在前面加一个负号（s

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.

我不知道你想实现什么,用matlab自带的hilbert函数就可以实现变换了.再问：sin(wt)的希尔伯特变换是-cow(wt)吗？再答：当然不是啦。你没学过数字信号啊!再问：怎么不是呀，本来就是嘛

fft就是dft的快速算法,结果是一样的.应该不会有这个差别.搞不懂就贴图看看这个差别在于,补0再fft这里0是不受你前面减mean的影响的,所以你前面减东西相当于是减一个矩形,所以fft的结果相当于

由于一切信号在有限长的时间内可以抽象成周期信号,那么我们可以利用傅里叶级数将其展开.因此下面以f(t)=sin(w_0*t)为例,介绍为什么将直接获得的频域幅值乘以2/N.这里N为采样个数.并且为信号

楼上正解.fastFouriertransform(FFT)：快速傅里叶变换AfastFouriertransform(FFT)isanefficientalgorithmtocomputethedi

我明白你的意思,你的意思是说,根据傅里叶变换的性质,偶函数的傅里叶变换应该是只有实部的,但是fft出来的结果却还有虚数.对吧?其实,fft函数认为你给入的信号时从0时刻开始的.那么我们来想想你的输入是

    如果你只对[-0.5,0.5]之间的信号进行采样,那么你采的将会是常数1,这样做出的FFT应该是一个delta函数,也就是一个冲击,所以你应该采包括外边

原函数为f(t)：(0,1)上的方波,即f(t)=1,0

matlanb会自动补零的

x=[114.37594.75126105.75108.625146.75123.5101.25126.25103.875111.875147.5112.375109.375150.5108.8751