matlab中fft和fftshift有什么区别

在MATLAB中，FFT和FFTshift是用于频域信号处理的两个函数，它们之间的区别如下：

1. FFT函数将时域信号转换为频域信号，即将信号从时间域转换为频率域。

2. FFTshift函数用于对FFT计算结果进行移位操作，将频域信号的零频率分量移到频谱的中心，方便观察和处理。FFTshift函数将FFT计算结果沿着中心点进行翻转。

因此，FFTshift函数主要用于频域信号的可视化和处理，而FFT函数则是进行频域信号计算的核心函数。

相关问题

matlab中fft函数和fftshift函数

### Matlab 中 `fft` 和 `fftshift` 函数的区别及使用方法

#### 1. 傅里叶变换 (`fft`) 的作用
`fft` 函数用于执行快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform)，该算法能够高效地将时域信号转换为频域信号。这意味着输入的时间序列数据被映射成一系列复数，这些复数值代表不同频率下的振幅和相位信息。

对于长度为 N 的离散时间序列 x[n], 其 DFT 定义如下：

\[X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}{x[n]\cdot e^{-j2πkn/N}} \quad k=0,...,N−1\]

其中 \( j=\sqrt{-1}\), 并且 n 表示样本索引而 k 则对应于各个频率成分[^2]。

Fs = 100;                    % Sampling frequency   
T = 1/Fs;                     % Sample time       
L = 1000;                     % Length of signal
t = (0:L-1)*T;                % Time vector    
f = Fs*(0:(L/2))/L;           % Frequency domain 

% Create a sample sine wave with two frequencies.
SineWave = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);
Y = fft(SineWave);

P2 = abs(Y/L);               % Two-sided spectrum P2 
P1 = P2(1:L/2+1);            % Single-sided spectrum P1  
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % Double non-DC components.

figure;
subplot(2,1,1)
plot(t,SineWave)
title('Time Domain Signal')
xlabel('Time / s')
ylabel('Amplitude')

subplot(2,1,2)
plot(f,P1,'r')              % Plot single-sided amplitude spectrum.
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of Sine Wave')
xlabel('Frequency / Hz')
ylabel('|P1(f)|');

此代码片段展示了如何创建一个包含两个频率分量的正弦波并对其进行FFT分析，在不应用任何额外处理的情况下绘制原始幅度谱图。

#### 2. 零频移位 (`fftshift`) 功能描述
当利用 `fft` 对实数或复数序列做变换之后，默认情况下得到的结果是以直流偏置项为中心排列的；即低频位于数组两端而非中间位置。这使得解释结果变得困难，尤其是在可视化方面。为了改善这一点，MATLAB 提供了 `fftshift` 来调整输出顺序，使零频率（也称为 DC 组件）处于中心处，从而更直观地展示双侧对称特性[^4]。

具体来说：
- 当传入的是矢量时，它会把左半边与右半边互换；
- 若是矩阵形式，则涉及四个象限之间的交换——第一同第三、第二配第四；
- 处理多维情况同样遵循这一原则，只是扩展到了更高维度上而已。

下面是修改后的绘图命令来显示经过 `fftshift` 调整过后的单边功率谱密度估计值:

Fshft = (-L/2:L/2-1)*(Fs/L);    % Shifted frequency axis
Y_shifted = fftshift(Y);         % Apply fftshift to the FFT result
P2_shifted = abs(Y_shifted)/L;

figure;
plot(Fshft, fftshift(P2))        % Use fftshift on magnitude before plotting
title('Double-Sided Magnitude Spectrum after Applying fftshift')
xlabel('Frequency / Hz')
ylabel('|P2|');
grid on

这段脚本先构建了一个新的频率轴 Fshft ，再调用了 `fftshift()` 方法改变 Y 数组内部元素的位置关系，最后再次作图以便对比查看效果差异。

matlab fftshift(fft(fftshift))

在MATLAB中，fftshift函数用于将频谱数据进行移位，以便与正确的频率单元相对应。fftshift函数的作用是将频谱数据的零频率移到频谱的中心位置。而fft函数用于对信号进行快速傅里叶变换。因此，fftshift(fft(fftshift))的作用是先将信号进行移位，然后进行傅里叶变换，再将结果进行移位。这样可以得到正确的频谱数据，使频率轴与信号的频率对应。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab中fft函数详解](https://blog.csdn.net/qq_43167873/article/details/116670710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MatLab中的fft变换（快速傅里叶变换）](https://blog.csdn.net/weixin_43215105/article/details/127932757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]