matlab fft函数说明

MATLAB中的FFT函数是用于计算离散傅里叶变换（DFT）的函数。它的语法如下：

Y = fft(X)
Y = fft(X, n)
Y = fft(X, [], dim)
Y = fft(X, n, dim)

其中，

- X是一个向量或矩阵，表示要进行FFT变换的信号。
- n是可选参数，表示要计算的FFT的长度。如果省略，则默认为X的长度。
- dim是可选参数，表示要沿着哪个维度计算FFT。默认值为1。

FFT函数返回一个向量或矩阵，表示DFT的结果。如果输入是一个向量，则输出也是一个向量；如果输入是一个矩阵，则输出也是一个矩阵，其中每一列都是一个信号的FFT结果。

需要注意的是，输出的FFT结果并不是实际的频谱，而是复数形式的频域表示。如果需要得到实数形式的频谱，需要对FFT结果取模的平方。

相关问题

matlabFFT函数

Matlab中的FFT函数用于计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）。它可以将时域信号转换为频域信号，从分析信号的频谱特征。

在Matlab中，FFT函数的语法如下：

Y = fft(X)

其中，X是输入的时域信号，Y是输出的频域信号。FFT函数将输入信号X进行傅里叶变换，并返回变换后的结果Y。

除了基本的FFT函数外，Matlab还提供了一系列相关的函数来处理傅里叶变换，例如ifft函数用于计算逆变换，fftshift函数用于将频谱移动到中心位置等。

需要注意的是，FFT函数对输入信号的长度有一定要求，通常要求输入信号长度为2的幂次方。如果输入信号长度不满足要求，可以使用Matlab中的zeropad函数进行零填充。

希望这个回答能解决你的问题。如果有任何其他问题，请随时提问。

matlab fft函数源码

MATLAB中的FFT函数源码是一段用于计算快速傅里叶变换（FFT）的代码。FFT是一种用于将时域信号转换为频域信号的数学算法，常用于信号处理和频谱分析。

FFT函数的源码包括了一系列数学运算和算法实现，用于将输入的时域信号转换为频域信号。其大致流程为：首先对输入信号进行必要的预处理，然后根据信号的长度和采样频率计算出频率分辨率和频率间隔，然后利用快速傅里叶变换算法对信号进行变换，最后对变换结果进行归一化处理。

在MATLAB中，FFT函数通常通过内置的库函数来实现，因此其源码并不直接暴露给用户。但是用户可以通过查看MATLAB的内置文档或者使用MATLAB的函数编辑器来查看FFT函数的部分源码。

FFT函数的源码通常会涉及到复数运算、矩阵计算、快速傅里叶变换算法等数学和算法知识。对于普通用户来说，理解FFT函数的源码并不是必须的，因为他们只需要调用FFT函数来实现信号处理或频谱分析即可。但是对于一些高级用户或者需要进行算法优化的用户来说，理解FFT函数的源码可以帮助他们更好地理解FFT算法的实现原理，并对算法进行优化或者定制。