MATLAB 对s(f)=j*2*Π*f/（1+j*2*Π*f）进行傅里叶反变换

根据MATLAB的文档，可以使用ifft函数进行傅里叶反变换。具体步骤如下：

1.定义频率向量f和s(f)函数：

f = linspace(-10, 10, 500);s = 1j*2*pi*f./(1+1j*2*pi*f);

2.使用ifft函数进行傅里叶反变换：

t = linspace(-10, 10, 500);
s_t = ifft(s);

3.绘制反变换后的函数图像：

plot(t, real(s_t));
xlabel('t');
ylabel('s(t)');
title('傅里叶反变换');

这样就可以得到s(t)函数的图像。

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以下是MATLAB用F2T画出s(f)=j*2*Π*f/（1+j*2*Π*f）傅里叶反变换的步骤：

1.定义函数s(f)：

syms f;
s(f) = j*2*pi*f / (1+j*2*pi*f);

2.定义频率范围和采样点数：

fmin = -10; % 最小频率
fmax = 10; % 最大频率
N = 1000; % 采样点数

3.生成频率向量：

df = (fmax-fmin)/N; % 频率步长
f = fmin:df:fmax-df; % 频率向量

4.计算s(f)在频率向量上的取值：

S = subs(s(f));

5.进行傅里叶反变换：

tmin = -5; % 最小时间
tmax = 5; % 最大时间
dt = (tmax-tmin)/N; % 时间步长
t = tmin:dt:tmax-dt; % 时间向量
x = ifourier(S, f, t);

6.绘制反变换后的信号：

plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Inverse Fourier Transform of s(f)');

已知序列x(n)=cos(2Π*0.24Π)+cos(2Π*0.26Π),0<=n<=99,试绘制信号x(n及傅里叶变换的幅值图)。用matlab实现代码

首先，了解您所描述的问题，这是一个关于数字信号处理中的基本操作，需要生成一个由两个余弦函数组成的时间序列，并计算其离散傅立叶变换(DFT)。在MATLAB中，可以使用`cos`函数生成信号，`fft`函数计算DFT，然后利用`plot`绘制幅度图。下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 定义信号序列的长度
N = 100;
f1 = 0.24; % 第一个频率分量
f2 = 0.26; % 第二个频率分量

% 生成信号x(n)
x = cos(2*pi*f1*(0:N-1)) + cos(2*pi*f2*(0:N-1));

% 计算离散傅立叶变换
X = fft(x);

% 取实部丢弃虚部，因为对称性原因，我们只关心正频率部分
X = abs(X(1:(N/2+1)));

% 计算频率轴
fs = 1/(N/N); % Sampling frequency (采样频率)
frequencies = (0:N/2) * fs;

% 绘制时间序列和幅度谱
figure;
subplot(2,1,1);
stem(0:N-1, x);
xlabel('Sample Index');
ylabel('Amplitude');
title('Signal x(n)');

subplot(2,1,2);
plot(frequencies, X(1:N/2+1));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Magnitude Spectrum of x(n)');

% 显示图形
show();

这个代码会生成两个子图，上一个是信号 `x(n)` 的波形图，下一个是其幅度谱图。注意由于 DFT 的周期性，通常我们会只显示非零频率部分。