matlab中FFT变换代码

在MATLAB中，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一个常用的功能，用于将信号从时间域转换到频率域。基本的FFT函数是`fft()`。下面是一个简单的例子，展示如何对一列数据进行离散傅立叶变换：

% 假设我们有一个长度为N的实数数组x
N = 1024; % 数据点的数量
t = (0:N-1)/N; % 时间轴，假设等间隔采样
x = sin(2*pi*5*t) + 0.5*sin(2*pi*12*t); % 创建一个简谐信号

% 使用fft()函数计算FFT
X = fft(x);

% 获取频谱数据
f = (0:N-1)*(Fs/N); % Fs是采样率，这里假设Fs=1，所以频率分辨率是1/Fs
% 如果需要仅保留正频率部分，可以使用'fftfreq()'和'dispersiveIndex'
X_mag = abs(X);
X_phase = angle(X);

% 可视化结果
plot(f, X_mag)
xlabel('Frequency')
ylabel('Magnitude')
title('Discrete Fourier Transform of the Signal')

% 或者绘制复数形式的频谱图
subplot(2,1,1)
plot(f, X)
title('Complex Spectrum')
subplot(2,1,2)
plot(f, unwrap(angle(X)))
title('Phase Spectrum')

在这个例子中，`fft()`函数返回的是一个复数向量，包含了完整的频谱信息。如果你想得到幅度和相位，你需要分别取其绝对值和角度。