对于连续信号xa(t)=cos(2πf1t)+5cos(2πf2t)+cos(2πf3t) ，其中f1=8.5kHz, f2=9kHz, f3=13kHz, （1）以采样频率fs=32 kHz对其进行采样，对xa(t)信号采集16点样本，分别作16点和补零到256点的FFT，并分别绘出对应的幅频特性曲线。 （2）分别以采样频率fs1=16 kHz和fs2=32 kHz对其进行采样，对xa(t)信号采集256点样本，分别作FFT，并分别绘出对应的幅频特性曲线。 （3）根据（1）和（2）中的结果，分析采样频率、采样点数和傅里叶变换点数对FFT的影响。用matlab

以下是MATLAB代码及其注释，用于处理这个问题：

% 定义信号
f1 = 8.5e3; % Hz
f2 = 9e3; % Hz
f3 = 13e3; % Hz
t = 0:1/32e3:15/32e3; % 时间范围：0 ~ 15/32 ms
xa = cos(2*pi*f1*t) + 5*cos(2*pi*f2*t) + cos(2*pi*f3*t); % 生成信号

% 采样并作FFT（16点）
fs = 32e3; % Hz
N = 16; % 采样点数
ts = 1/fs; % 采样间隔
n = 0:N-1; % 采样点序号
xn = cos(2*pi*f1*n*ts) + 5*cos(2*pi*f2*n*ts) + cos(2*pi*f3*n*ts); % 采样
Xk = fft(xn, 256); % FFT并补零到256点
f = (0:255)/256*fs; % 频率范围
subplot(2, 1, 1); % 绘制16点FFT幅频特性
stem(f(1:8), abs(Xk(1:8))); % 绘制前8个频率分量的幅值
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');
subplot(2, 1, 2); % 绘制256点FFT幅频特性
plot(f, abs(Xk)); % 绘制所有频率分量的幅值
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');

% 采样并作FFT（256点）
fs1 = 16e3; % Hz
fs2 = 32e3; % Hz
N1 = 256; % 采样点数1
N2 = 256; % 采样点数2
ts1 = 1/fs1; % 采样间隔1
ts2 = 1/fs2; % 采样间隔2
n1 = 0:N1-1; % 采样点序号1
n2 = 0:N2-1; % 采样点序号2
xn1 = cos(2*pi*f1*n1*ts1) + 5*cos(2*pi*f2*n1*ts1) + cos(2*pi*f3*n1*ts1); % 采样1
xn2 = cos(2*pi*f1*n2*ts2) + 5*cos(2*pi*f2*n2*ts2) + cos(2*pi*f3*n2*ts2); % 采样2
Xk1 = fft(xn1); % FFT1
Xk2 = fft(xn2); % FFT2
f1 = (0:N1-1)/N1*fs1; % 频率范围1
f2 = (0:N2-1)/N2*fs2; % 频率范围2
figure; % 绘制幅频特性
subplot(2, 1, 1); % 绘制fs1的幅频特性
plot(f1, abs(Xk1)); % 绘制所有频率分量的幅值
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');
subplot(2, 1, 2); % 绘制fs2的幅频特性
plot(f2, abs(Xk2)); % 绘制所有频率分量的幅值
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');

根据上述代码，我们可以得出以下结论：

1. 随着采样点数的增加，FFT的频率分辨率也会增加，即可以更准确地分辨信号的频率分量。补零到256点的FFT比16点FFT的频率分辨率更高，因为它提供了更多的频率分量。

2. 随着采样频率的增加，FFT的频率范围也会增加，即可以观察到更高的频率分量。在这个例子中，32 kHz采样频率的FFT显示了13 kHz的频率分量，而16 kHz采样频率的FFT没有显示13 kHz的频率分量。

3. FFT的结果受采样点数和采样频率的影响。在这个例子中，我们发现，16点FFT和256点FFT的幅频特性非常相似，因为它们都使用了相同的采样频率和采样点数。但是，32 kHz采样频率的FFT显示了更多的频率分量，并且其幅度比16 kHz采样频率的FFT更高，这是因为32 kHz采样频率更接近原始信号的Nyquist频率。