matlab中fft(a,b)

在MATLAB中，fft函数是用于计算离散傅里叶变换（DFT）的函数。但是，它的参数并不是(a, b)。实际上，MATLAB中的fft函数有多种用法，我将介绍其中两种常见的用法。

1. fft(x): 这种用法是最常见的，它接受一个向量x作为输入，并返回其DFT的结果。例如，如果您有一个向量x = [1, 2, 3, 4]，您可以使用fft(x)来计算它的DFT。

2. fft(x, n): 这种用法接受两个参数，其中x是输入向量，n是可选参数，表示要进行DFT计算的点数。如果n未指定，默认使用输入向量的长度。这种用法可以在需要指定计算点数时使用。

请注意，MATLAB中的fft函数返回一个复数向量，其中包含了DFT的结果。如果您只关注幅度谱（频谱的大小），可以使用abs函数来获取幅度。

希望这可以帮助您在MATLAB中正确使用fft函数。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

matlab fft2

嗨！对于执行2D离散傅立叶变换（DFT），你可以使用Matlab中的fft2函数。fft2函数将输入矩阵作为参数，并返回其离散傅立叶变换的结果矩阵。

下面是一个使用fft2函数计算2D DFT的示例：

% 创建一个2D矩阵
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算2D DFT
B = fft2(A);

% 显示结果矩阵
disp(B);

在这个示例中，我们创建了一个3x3的矩阵A，并使用fft2函数计算了它的2D DFT。结果存储在矩阵B中，并最后通过disp函数进行显示。

请注意，2D DFT的结果是一个复数矩阵，其中每个元素代表了对应频率的幅度和相位信息。如果你只关心幅度信息，可以使用abs函数来获取幅度矩阵：

% 获取幅度矩阵
C = abs(B);

% 显示幅度矩阵
disp(C);

希望这能帮到你！如有更多问题，请随时提问。

matlab中 如何进行基4FFT

在MATLAB中，可以使用 `fft` 函数来进行快速傅里叶变换（FFT），默认情况下 `fft` 函数会进行基2FFT。如果需要进行基4FFT，可以通过以下步骤实现：

1. 对输入信号进行补零，使其长度为4的幂次方。可以使用 `padarray` 函数来实现：

N = length(x); % x为输入信号
n_new = 4^nextpow2(N); % 计算补零后的新长度
x_new = padarray(x, [n_new-N, 0], 'post'); % 在后面补0

2. 对补零后的信号进行FFT计算：

y = fft(x_new);

3. 对FFT结果进行重排，得到基4FFT的结果：

m = log2(n_new); % 计算迭代次数
y_permuted = bitrevorder(y); % 对FFT结果进行位反转
for j = 1:m
    s = 2^j; % 每个子问题的长度
    Ws = exp(-2*pi*1i/s); % 计算旋转因子
    for k = 1:s/4 % 按4点DFT计算
        W = Ws^(k-1);
        for i = 0:(n_new/s):(n_new-1)
            a = i+k;
            b = a+s/2;
            c = b+s/2;
            d = c+s/2;
            u = y_permuted(a);
            v = W*y_permuted(b);
            x = y_permuted(c);
            w = W^3*y_permuted(d);
            y_permuted(a) = u + v + x + w;
            y_permuted(b) = u - 1i*v - x + 1i*w;
            y_permuted(c) = u - v + x - w;
            y_permuted(d) = u + 1i*v - x - 1i*w;
        end
    end
end
y_base4fft = y_permuted(1:N); % 取出前N个频率分量

这里采用了类似基2FFT的迭代计算方法，将4点DFT的计算分解成两个2点DFT的计算。需要注意的是，计算的过程和基2FFT有所不同，需要对旋转因子进行调整。

以上就是在MATLAB中进行基4FFT的方法。需要注意的是，基4FFT的计算量比基2FFT大，当信号长度较大时，计算时间可能会比较长。同时，MATLAB中的 `fft` 函数已经优化得非常好，可以快速地计算出信号的FFT，因此在大多数情况下使用默认的基2FFT已经足够了。只有在一些特殊情况下才需要使用基4FFT等其他基数FFT。