利用MATLAB自带函数ifft（）对信号x=0.7sin（2*pi*20*t）+3sin（3*pi*80*t）先进行采点个数为128的fft，然后针对上述结果进行快速傅里叶逆变换

要使用 MATLAB 中的 `fft` 函数对信号 `x = 0.7*sin(2*pi*20*t) + 3*sin(3*pi*80*t)` 进行采样并进行 FFT，然后进行快速傅里叶逆变换（IFFT），你需要按照以下步骤操作：

首先，确保你有一个时间数组 `t` 来定义信号的时间域，例如，你可以从 0 到 1 秒之间取 128 个等间隔点：

t = linspace(0, 1, 128);

然后计算 `x` 的值对应于这个时间数组：

frequencies = [20, 80]; % 频率成分对应的频率
amplitudes = [0.7, 3];   % 对应的振幅
signal = amplitudes .* sin(2*pi*frequencies(:,1)*t) + amplitudes .* sin(2*pi*frequencies(:,2)*t);

接下来，使用 `fft` 函数对信号进行频谱分析：

N = length(t); % 获取采样点总数
X = fft(signal, N); % 使用默认的零填充进行FFT
X_mag = abs(X); % 取绝对值得到幅度谱
X_phase = angle(X); % 取相位信息

最后，为了执行 IFFT 以便恢复到时域信号，你需要使用 `ifft` 函数，但需要注意的是，IFFT 没有默认的零填充选项，所以我们通常会直接调用，因为在这个例子中，我们不需要额外的插补：

y = ifft(X); % 快速傅里叶逆变换
y_recovered = real(y); % 截取实部，因为 IFFT 结果包含复数部分

现在，`y_recovered` 就是根据 FFT 结果逆变换回原始信号的一个近似。