plot(fft(eye(40))); axis equal

这段代码使用了MATLAB语言，它的作用是绘制一个40x40的单位矩阵的FFT（快速傅里叶变换）的图形，并保持坐标轴的比例相等。

首先，`eye(40)`创建了一个40x40的单位矩阵。单位矩阵是一个对角线上的元素为1，其他元素为0的矩阵。

然后，`fft()`函数对这个单位矩阵进行了快速傅里叶变换，将其转换为频域的表示。

最后，`plot()`函数用于绘制这个频域表示的图形，`axis equal`命令用于设置坐标轴的比例相等，以保持图形的形状不被拉伸或压缩。

请注意，这个图形的具体形状和特征将取决于单位矩阵的大小和傅里叶变换的结果。

相关问题

用matlab plot fft 柱形图

在MATLAB中，你可以使用`fft`函数计算一个信号的快速傅立叶变换（FFT），然后通过`bar`或`stem`函数将结果可视化为柱状图。以下是基本步骤：

1. **计算FFT**：

   x = % 输入的信号数据
   N = length(x);
   X = fft(x); % 计算FFT
   X_mag = abs(X); % 取模得到幅度谱

2. **频率轴设置**：

   fs = % 采样率 (如果信号有)
   f = (0:N-1)*(fs/N); % 创建等间距的频率向量，范围从0到采样率/2

3. **绘制柱状图**：

   bar(f, X_mag) % 使用bar函数创建柱状图
   xlabel('Frequency (Hz)');
   ylabel('Magnitude');
   title('Fast Fourier Transform Magnitude Spectrum');

如果你想要更详细的分频段显示，则可以添加颜色条（colorbar）并划分区间。

[frq, mag] = freqz(x, 1, N); % 更精确的频率轴
bar(frq, mag, 'stacked') % 'stacked'表示堆叠柱状图
caxis([min(mag(:)), max(mag(:))]) % 调整颜色刻度

matlab+plot_fft

以下是两个使用MATLAB绘制FFT图像的例子：

1. 使用Ndata=136和Nfft=512的数据进行FFT绘图：

Ndata = 136; % 数据个数
N = 512; % FFT所用的数据个数
n = 0:Ndata-1;
t = n/fs; % 时间序列
x = 0.5*sin(2*pi*15*t) + 2*sin(2*pi*40*t);
y = fft(x, N);
mag = abs(y);
f = (0:N-1)*fs/N; % 真实频率

subplot(2,2,4);
plot(f(1:N/2), mag(1:N/2)*2/N); % 绘出Nyquist频率之前的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('Ndata=136 Nfft=512');
grid on;

2. 使用Ndata=32和Nfft=128的数据进行FFT绘图：

Ndata = 32; % 数据个数
N = 128; % FFT采用的数据长度
n = 0:Ndata-1;
t = n/fs; % 时间序列
x = 0.5*sin(2*pi*15*t) + 2*sin(2*pi*40*t);
y = fft(x, N);
mag = abs(y);
f = (0:N-1)*fs/N; % 真实频率

subplot(2,2,2);
plot(f(1:N/2), mag(1:N/2)*2/N); % 绘出Nyquist频率之前的振幅
xlabel('频率/Hz');
ylabel('振幅');
title('Ndata=32 Nfft=128');
grid on;