MATLAB非整周期采杨，分别计算加hanning窗和不加窗的傅里叶变换结果，并画出对比图

在MATLAB中，计算非整周期信号的傅立叶变换（FFT），尤其是在加上Hanning窗之后，可以分为以下几个步骤：

1. **准备数据**：假设你已经有了非整周期采样的数据，通常存储在一个数组`data`中。

data = % 你的非整周期采样数据

2. **窗口应用**：如果你想要加上Hanning窗（这是一种平滑数据并减少频谱边缘效应的常用窗函数），可以在数据上做卷积。例如，使用`hamming`函数创建一个Hanning窗，然后将窗函数应用于数据：

window = hamming(length(data));
data_windowed = data .* window;

3. **傅里叶变换**：分别计算未加窗和加窗后的傅里叶变换，`fft`函数可用于无窗情况，`ifftshift`和`fft`配合用于处理频域中心移动问题，`abs`获取幅度谱：

fft_data = fft(data);
fft_windowed = fft(data_windowed);

% 移除直流分量（假设原始数据是实数）
fft_data = abs(fft_data(1:end/2 + 1)); % 对于偶数长度
fft_windowed = abs(fft_windowed(1:end/2 + 1));

% 如果有中心移位，使用ifftshift
fft_data = ifftshift(fft_data);
fft_windowed = ifftshift(fft_windowed);

4. **绘制比较图**：最后，你可以用`plot`函数画出两者的结果对比：

figure;
subplot(2,1,1);
plot(freqs, fft_data, 'r', freqs, fft_windowed, 'b');
legend('无窗傅立叶变换', '加Hanning窗傅立叶变换');
xlabel('频率');
ylabel('幅度');

title('非整周期信号傅立叶变换对比');

这里的`freqs`是通过`fftfreq`函数得到的频率向量，对应于每个频率点。