Matlab实现FFT：信号处理与频谱分析示例

本资源是一份关于使用Matlab编程实现快速傅立叶变换(FFT)的实践教程，主要关注频谱分析。教程涵盖了以下几个关键部分： 1. 信号生成： - 学习者首先通过Matlab生成三种基本信号：正弦波、矩形波和白噪声信号。正弦波的频率是可自定义的（例如10Hz），通过`sin(2*pi*f0*t)`函数创建，采样频率设为100Hz。生成的信号被显示在时域波形图上，以便直观理解。 2. FFT变换与频谱分析： - 对于每种信号，都进行了FFT变换，得到其频域表示。`fft()`函数用于执行变换，`abs()`函数计算幅值，然后将频率范围从时域的0到采样率的一半映射到频谱图上。此外，还展示了均方根谱和功率谱，分别反映了信号能量在不同频率上的分布。 3. 信号复原： - 使用IFFT（逆快速傅立叶变换）对信号进行反变换，以验证原始信号的恢复能力。对于正弦信号，通过反变换得到了时域波形图，这可以用来检查FFT和逆变换是否准确还原了信号。 这份文档提供了一个实用的Matlab编程示例，帮助学习者理解信号处理的基本概念和技术，特别是如何利用FFT进行频谱分析。通过实际操作和理论结合，读者可以加深对数字信号处理的理解，并掌握如何在Matlab环境中高效地进行频谱分析。