matlab fftshift和fft

在MATLAB中，`fftshift` 和 `fft` 是两个非常重要的函数，它们分别用于信号处理中的傅立叶变换操作。

`fft` (快速傅立叶变换) 函数用于将离散时间序列转换成频域表示。它接收一个一维或多维数组作为输入，计算其对应的复数频率谱。返回的结果是一个同样维度的复数数组，其中实部包含正频率分量，虚部包含负频率分量。

`fftshift` 则是用来调整FFT结果的对齐方式。通常，`fft` 的结果会把最高的频率（即0Hz）放在中心位置，而低频则分布在边缘。`fftshift` 函数会对这个输出数组进行左移，使得原来位于中心的0Hz移到了最左边，这样更直观地展示信号的能量分布。它的输入是FFT的结果，输出则是经过平移后的数组。

简单来说，先用 `fft` 计算信号的频谱，然后用 `fftshift` 对结果进行可视化处理以便于理解和分析。同时，`ifftshift` 函数可以用来恢复原始的未经平移的频谱。

相关问题

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 ]

matlab FFTshift

在 MATLAB 中，可以使用 `fftshift` 函数来执行 FFT 平移操作。`fftshift` 可以用于调整 FFT 结果的频率轴使其从负频率到正频率按顺序排列。

以下是一个示例代码，展示如何使用 `fftshift` 函数对 FFT 结果进行平移：

% 生成一个信号
Fs = 1000; % 采样率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1000; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间向量
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号

% 执行 FFT
Y = fft(S);

% 平移 FFT 结果
Y_shifted = fftshift(Y);

% 绘制频谱
f = (-L/2:L/2-1)*(Fs/L); % 频率向量
plot(f, abs(Y_shifted))
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('幅值')
title('平移后的频谱')

在上述示例中，我们生成了一个包含两个正弦波的信号，并对其进行了 FFT。然后，使用 `fftshift` 函数对 FFT 结果进行了平移，并绘制了平移后的频谱图。

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。