用 MATLAB 自带的 FFT 函数，分别在以下情况对sin2piFt绘制时域、 频域结果图

MATLAB 中的 Fast Fourier Transform (FFT) 函数用于将时域信号转换到频域，这对于分析信号频率特性非常有用。对于一个简单的正弦波信号 `sin(2 * pi * F * t)`，其中 `F` 是频率，我们可以按照以下步骤使用内置函数 `fft` 和一些其他辅助函数来完成这个操作：

1. **创建信号**：
创建一个时间序列 `t`（通常从0开始，直到所需的时间点），然后生成一个特定频率 `F` 的正弦信号。

Fs = 1000; % 采样率，单位 Hz
T = 1;     % 时间窗长度，单位秒
t = (0:1/Fs:T-1/Fs)';
F = 5;      % 我们想观察的频率
y = sin(2*pi*F*t);

2. **计算 FFT**：
使用 `fft` 函数计算频域表示，并取前半部分（因为频率是镜像对称的，另一半包含相同的频率成分但复数相反）。

Y = fft(y);       % 计算 FFT
Y = Y(1:length(t)/2+1); % 取实部或保留正频率部分
Y = Y ./ length(t);   % 归一化幅度
f = Fs*(0:(length(Y)-1))/length(Y); % 频率轴范围

3. **绘制时域和频域图**：
分别绘制原始信号和频谱图。

% 时域图
plot(t, y)
xlabel('Time (seconds)')
ylabel('Amplitude')
title('Sinusoidal Wave in Time Domain')

% 频域图
figure
plot(f, abs(Y), 'r') % 绘制绝对值表示幅频响应
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('|Magnitude|')
title('Spectrum of the Sinusoid')

4. **显示结果**：
查看和比较这两个图形，可以看到原始正弦波在时域是一个连续的波形，在频域则呈现出单峰，其峰值位于 `F`。