matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号如题，比如已知下图中的某个振幅谱（下一行其中某个），就是那个类似梯形的图像，如何做出它不同相位的信号，求一个具体一点的程序，信号和频谱可以简单一些.如果有公式也可以给我.我不知道振幅乘上一个什么东西可以改变相位。
250！！傅里叶变换很基础的问题！！ 建议傅立叶变换用MATLAB做，很少人做工程问题用类似C的汇编语言，MATLAB有直接傅立叶变换的公式集成快，很方便的
如何使用Matlab绘制范德波尔方程快速傅里叶变换的角频率振幅图 几个问题，bai（1）t设置的采样间隔有du点大，改的再小一zhi写。即将t=-10：0.01：10；改为daot=-10：0.001/pi：10；（2）matlab中的fft之后的范回围答是（0-2π），要使用fftshift转换到（-π-π），即将Y1=fft(mes)；改为Y1=fft(mes)；Y1=fftshift(Y1)；（3）频域的范围咋能按照时域的写呢，你得换算成频域的范围。可以将axis([-500，500，0，0.001])；去掉，换算好之后再画。
用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？ 对速度信2113号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐5261标对应的幅值的物4102理意义是频率。1653傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱—显示与频率对应的振幅的大小。扩展资料：信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。
如何理解功率信号的傅里叶变换和求解其功率谱？ 不知道这样问是否准确。看到一些说法是说功率信号不存在傅里叶变换（引入冲击函数之前），但在通信原理书…
傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅|Fn|和相位ψ？ 看指数形式傅里叶就知道Fn是什么了。为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱，跟这个类似：y(t)=F1cos(t+ψ1)+F2cos(2t+ψ2)。对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。扩展资料：快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。它们都借助于的两个特点：一是周期性；二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为。
