2.对信号进行 fft 变换：对给定的信号，fs=128，采样点数为 1024， x=2*sin(2*pi*11*t)+0.5*cos(2*pi*29*t)+sin(2*pi*59*t) 求其傅里叶变换求matlab代码

可以使用MATLAB中的fft函数对信号进行傅里叶变换，代码如下：

% 设置采样频率和采样点数
fs = 128;
n = 1024;

% 生成信号
t = linspace(0, (n-1)/fs, n);
x = 2*sin(2*pi*11*t) + 0.5*cos(2*pi*29*t) + sin(2*pi*59*t);

% 进行FFT变换
X = fft(x);

% 计算频率轴
f = (0:n-1)*(fs/n);

% 绘制幅度谱
plot(f,abs(X));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('FFT of Signal');

运行以上代码，即可得到信号的傅里叶变换幅度谱图像。

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2.对信号进行 fft 变换：对给定的信号，fs=128，采样点数为 1024， x=2sin(2pi11t)+0.5cos(2pi29t)+sin(2pi59*t) 求其傅里叶变换求matlab代码输出信号时域图和信幅频特性曲线图

好的，根据您的要求，我来为您回答这个问题。

首先，根据题目给出的信号公式，我们可以使用Matlab来生成这个信号。代码如下：

fs = 128; % 采样频率
t = 0:1/fs:1023/fs; % 时间序列
x = 2*sin(2*pi*11*t) + 0.5*cos(2*pi*29*t) + sin(2*pi*59*t); % 原始信号
plot(t, x); % 绘制时域图
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('Time domain plot');

运行上述代码可以得到时域图如下：


接下来，我们需要对信号进行FFT变换。代码如下：

N = length(x); % 采样点数
X = fft(x)/N; % 傅里叶变换
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率序列
plot(f, 2*abs(X)); % 绘制幅频特性曲线图
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Amplitude-frequency characteristic');

运行上述代码可以得到信幅频特性曲线图如下：


至此，对给定的信号进行FFT变换的Matlab代码已经完成。

对信号进行 fft 变换：对给定的信号，fs=128，采样点数为 1024，x=2*sin(2*pi*11*t)+0.5*cos(2*pi*29*t)+sin(2*pi*59*t) 求其傅里叶变换

好的，以下是对信号进行FFT变换的步骤：

1. 打开Matlab软件，创建一个新的脚本文件。

2. 生成信号，例如：

fs = 128; % 信号采样频率
t = 0:1/fs:7.9688; % 时间向量
x = 2*sin(2*pi*11*t) + 0.5*cos(2*pi*29*t) + sin(2*pi*59*t); % 生成信号

3. 对信号进行FFT变换，例如：

N = 1024; % 采样点数
X = fft(x,N); % 对信号进行FFT变换
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率向量
X_mag = abs(X); % 取模

4. 绘制信号的傅里叶变换，例如：

plot(f,X_mag) % 绘制频谱图
title('傅里叶变换')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('幅值')

以上就是对给定信号进行FFT变换的步骤，你可以根据自己的需求进行修改。需要注意的是，采样频率和采样点数会影响FFT变换的结果，因此需要根据实际情况进行调整。