matlab FFT

在MATLAB中，FFT（快速傅里叶变换）用于将时域信号转换为频域信号。通过FFT，可以分析信号的频谱特征。根据引用，和提供的示例代码，我们可以看到不同参数下的FFT结果。在这些例子中，信号的采样点数N和FFT所用的采样点数NFFT是两个重要的参数。

在引用的示例中，数据个数N为140，FFT所用的采样点数NFFT为512。通过计算和绘图，可以得到频谱图，其中x轴表示频率（单位为Hz），y轴表示振幅。这个例子中的FFT结果展示了信号在频域上的能量分布。

在引用的示例中，数据个数N为32，FFT所用的采样点数NFFT也为32。通过计算和绘图，可以得到一个频谱图，同样展示了信号在频域上的能量分布。这个例子中的FFT结果与上一个例子相比，采样点数较少，因此频谱图的分辨率较低。

在引用的示例中，数据个数N为32，FFT所用的采样点数NFFT为128。通过计算和绘图，得到一个频谱图，同样展示了信号在频域上的能量分布。这个例子中的FFT结果相比于前两个例子，采样点数更多，因此频谱图的分辨率更高。

综上所述，MATLAB中的FFT函数可以用于将时域信号转换为频域信号，通过计算和绘图可以观察信号在频域上的能量分布。不同的采样点数会影响频谱图的分辨率，更多的采样点可以提供更详细的频谱信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [FFT在matlab中的使用方法](https://blog.csdn.net/YAOHAIPI/article/details/102078741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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