FFT 简单基础(matlab
| 使用 fs 进行采样，进行 N点FFT 选择显示0~N/2+1点的幅值 横坐标对应频率计算公式： fs * n / N |
| 举个梨子： 频率2kHz采样1s，得到2000个点的序列y(n) 对序列y(n)做4096点的FFT 幅值响应对应的横坐标频率计算： 2kHz * n / 4096 |
clc;
clear;
close all ;T = 0.0005;%周期；x轴的步长
Fs = 1/T; %频率%待采样函数
x = 0:T:1-T;
y = 5*sin(2*pi*50*x) + 7*sin(2*pi*120*x) + 2*sin(2*pi*160*x) + 10*sin(2*pi*500*x);subplot(3,1,1);plot(x,y);
title("x,y");L = 4096;
Y = fft(y,L); % L点 FFT 不足L点会自动补零
P2 = abs(Y/L); % Y 为傅里叶变换得到的结果 L为Y的长度subplot(3,1,2);plot(0:L-1,P2);
title("4096点FFT");P1 = 2* P2(1:L/2+1); % 取前一半+1 个元素 , 对称叠加f = Fs*(0:(L/2))/L;
subplot(3,1,3);plot(f,P1) ;
title("fft");xlabel('Hz');ylabel('振幅');
| y = 5*sin(2*pi*50*x) + 7*sin(2*pi*120*x) + 2*sin(2*pi*160*x) + 10*sin(2*pi*500*x); |
| 第三幅图可以看出横轴X对应的几个峰值与被测信号相近 根据奈奎斯特采样定律，采样信号至少为被采样信号的两倍 fs=2000Hz 被采样信号最高为1000Hz |
| 第三幅图的幅值几乎为被采样信号的一半： |
| Matlab 计算 FFT 的方法及幅值问题_matlab取幅值的函数-CSDN博客 |
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| 幅值与FFT点数也存在关系，太多点数会存在能量泄露。 |
