离散fft变换后横轴单位与大小

一、对于非周期信号：有频谱分辨率F,而频谱分辨率直接和FFT的变换区间有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N...因此有最小的N>2π/F.就可以根据此式选择FFT的变换区间.二、对于周期信号

把纵轴的数据和横轴的数据互换位置!就OK了再问：呵呵，谢谢。刚才自己找到答案了。

FFT结果是复数,求绝对值[实部平方+虚部平方再开方]就是幅度,相位就是虚部除以实部求反正切,注意实部=0的计算

FFT只是DFT的一种计算机快速算法,结果与DFT相同DFT可以说是是一切离散变化分析的前身,因为变化形式相似.DFT就是把时域信号变化为频域,以得简明的物理含义与处理方法.

在你的原始信号的后面,补上很多个零以后再fft或者用多于10个点,例如1024个点的fft

你的mag中保存的就是幅值信息,你可以算一下频率对应的点,然后取该带点的值比如mag(20)应该就是,如果不是,看看是不是20-1或20+1的点再问：我试过了，结果mag(20)ans=0.0720>

fft后的频域幅值不是信号在时域的幅值,俩相等才是不正常的.再问：我知道不是的是跟采样点数有个比例关系但是这个比例关系也有误差啊再答：假设原始信号的峰值为A，采样点数N，那么fft后的每个点（除了第一

1、NFFT=2^nextpow2(N)*2这里是否乘以2,应该怎么选择,貌似乘以3结果也一样,此处只是确定做FFT的点数,由于是单频信号,所以,在最后的结果上面会出现两个对称的尖峰,和你的FFT点数

谱分析我也做过,这个结果是正常的,如果不对称才是出现问题呢.离散傅立叶变换在时域和频域都是周期的,你所说的N点只是取了频谱的一个主值周期（0～采样频率）而已.其实我们要的真正的谱应该是负的(1/2)采

这个很简单,FFT是Z变换和离散序列傅立叶变换上的单位圆上等间隔取点,而傅立叶和Z变换均包含周期为2pi的特性.那么你在单位圆上取点,根据三角函数的特性他们相位相差一百八十度只需要在前面加一个负号（s

做FFT的函数是fft,注意结果要取模（abs）以便于显示,再fftshift一下将0频移到中间.取最大值的函数是max.

fft就是dft的快速算法,结果是一样的.应该不会有这个差别.搞不懂就贴图看看这个差别在于,补0再fft这里0是不受你前面减mean的影响的,所以你前面减东西相当于是减一个矩形,所以fft的结果相当于

FT是DTFT,x(n)的频谱是连续的谱,不能用计算机处理；x(n)经过截断后[根据谱分辨率要求截断多长],为有限长的序列,DFT的结果是有限长的,正好是对该有限长序列连续谱[DTFT]的在0~2pi

采样点数可以采用N=length(x);来取,x是采样数据；采样频率fs=1/Ts即采样时间的倒数,也就是你说的采样信号中两个数据点的时间间隔的倒数；采样频率一定时,采样点数越多越好,换种话说就是采样

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

x=rand([2000,1]);%离散数字信号,当然你也带入你的数字信号fs=1024;%对应于离散数字信号的采样速率nfft=1024;%做fft的点数X=fftshift(fft(x,nfft)

我明白你的意思,你的意思是说,根据傅里叶变换的性质,偶函数的傅里叶变换应该是只有实部的,但是fft出来的结果却还有虚数.对吧?其实,fft函数认为你给入的信号时从0时刻开始的.那么我们来想想你的输入是

Matlab中FFT有1D和2D的,FFT得到的是信号的频谱即t－》f如clear%编写骆遥fs=1000t=0:1/fs:0.6;f1=100;f2=300;x=sin(2*pi*f1*t)+sin

针对信号在时域上的不同表现（周期,非周期,连续,离散）,一共分有四种傅里叶变换连续周期信号连续时间傅里叶级数CTFS连续非周期连续时间傅里叶变换CTFT离散非周期离散时间傅里叶变换DTFT离散周期离散

x=[114.37594.75126105.75108.625146.75123.5101.25126.25103.875111.875147.5112.375109.375150.5108.8751