fs=1000;%對連續信號進行量化處理，即對原始信號進行采樣，這里是采樣率，單位Hz

ts=1/fs;%采樣間隔

t=0:ts:1.3;

x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);

%y=@(t)

sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);

f=x+3.5*randn(1,length(t));

subplot(411);plot(t,f);

ylabel('幅值');xlabel('時間');title('原始信號');

nfft= 2^nextpow2(length(f));%找出大于y的個數的最大的2的指數值

y=fft(f,nfft);%對f信號進行DFT，得到頻率的幅值分布

p=y.*conj(y)/nfft;%conj()函數是求y函數的共軛復數，實數的共軛復數是他本身。

ff=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;% F F T 變換后對應的頻率的序列

subplot(412);plot(ff,p(1:nfft/2));

ylabel('功率譜密度');xlabel('頻率');title('信號功率譜');

%------論壇上看到的求FFT的方法

subplot(413);plot(ff,abs(y(1:nfft/2)));%(用這個，先取點數后求模)

ylabel('幅值');xlabel('頻率');title('單邊幅頻譜');

%------matlab例子的求FFT的方法

subplot(414);plot(ff,2*abs(y(1:nfft/2))/length(f));%(用這個，先取點數后求模)

ylabel('幅值');xlabel('頻率');title('單邊幅頻譜');

%振幅的大小與所用DFT采樣點數(nfft)有關，采用不同的DFT采樣點數對同一信號，振幅是有不同的表現值

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab的fft函数写法,matlab的fft函数的使用例子的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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