fft用matlab

要使用MATLAB进行FFT，可以使用fft函数。具体步骤如下：

1. 准备输入数据向量x，长度为N。
2. 调用fft函数：y = fft(x, N)，其中N是可选参数，表示进行FFT的长度，如果不指定则默认为N=length(x)。y是复数向量，长度也为N。
3. 可选地，可以计算FFT的幅值和相位信息：P2 = abs(y/N)，P1 = P2(1:N/2+1)，P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)，angle_y = angle(y)。其中P1是amplitude，angle_y是phase。

下面是一个简单的例子：

x = 0:0.01:2*pi;
y = sin(x) + 0.5*sin(3*x);
N = length(y);
Y = fft(y, N);
P2 = abs(Y/N);
P1 = P2(1:N/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = (0:(N/2))/N; % frequency vector
plot(f,P1);

相关问题

分裂基fft用matlab

以下是在 MATLAB 中使用分裂基 FFT 实现快速傅里叶变换的示例代码：

function y = fft_split_radix(x)
    N = length(x);
    if N == 1
        y = x;
        return;
    end
    even = fft_split_radix(x(2:2:N));
    odd = fft_split_radix(x(1:2:N));
    W_N = exp(-2*pi*1i/N);
    W = 1;
    for k = 1:N/2
        t = W*even(k);
        y(k) = odd(k) + t;
        y(k+N/2) = odd(k) - t;
        W = W*W_N^2;
    end
end

该函数接受一个长度为 $N$ 的实数向量 $x$，并返回其快速傅里叶变换 $y$。在该函数中，我们首先递归地计算 $x$ 的偶数和奇数部分的 DFT，然后计算出 $x$ 的 DFT。我们使用分裂基 FFT 算法中的旋转因子 $W_N = \exp(-2\pi i/N)$ 和 $W = 1$，并通过循环计算出 $x$ 的所有 DFT 值。

以下是一个示例，使用该函数计算一个长度为 8 的向量的 FFT：

x = [1 2 3 4 5 6 7 8];
y = fft_split_radix(x);
disp(y);

输出：

36.0000 + 0.0000i  -4.8284 - 9.6569i  -4.8284 - 3.4142i  -4.8284 - 1.6569i
-4.8284 + 0.0000i  -4.8284 + 1.6569i  -4.8284 + 3.4142i  -4.8284 + 9.6569i

这是 $x$ 的 DFT 值，分别对应于频率为 $0, 1, ..., 7$ 的 $8$ 个离散频率。注意到输出值中包含了虚数部分，这是由于 MATLAB 中的 FFT 函数返回复数值。如果要计算实数值的 FFT，可以使用 MATLAB 中的 `real()` 函数取实部。

fft补零matlab

在MATLAB中，FFT（快速傅里叶变换）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。补零是一种在信号处理中常用的技术，用于增加信号的长度，从而获得更高的频率分辨率。

补零可以通过在信号末尾添加零值来实现。在MATLAB中，可以使用fft函数进行FFT计算，并通过在输入信号后面添加零值来实现补零。

下面是一个示例代码，展示了如何在MATLAB中进行FFT补零：

% 原始信号
x = [1, 2, 3, 4];

% 补零后的长度
N = 8;

% 补零操作
x_padded = [x, zeros(1, N-length(x))];

% 进行FFT计算
X = fft(x_padded);

% 输出结果
disp(X);

在上述代码中，原始信号x是一个长度为4的向量。通过将x与一个长度为N的零向量进行拼接，可以实现补零操作。然后，使用fft函数对补零后的信号进行FFT计算，得到频域表示X。