为什么matlab wgn函数产生的白噪声信号用FFT频谱分析结果不是一条直线 要直线的话那得用冲击函数吧：y=zeros(1，101)；y(1)=1；fy=fftshift(fft(y))；plot(abs(fy))；这样就是了。虽然，我也以为白噪声在频谱上是直线。我也再研究一下，希望共同搞明白这个问题。
为什么要对信号进行频谱分析？ 对信号进行频谱分析的原因：在看似杂乱无章的信号中，找出一定振幅、相位、频率的基本的正弦（余弦）信号中，振幅较大（能量较高）信号对应的频率，百从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时，通过频谱分析，根据各级齿轮转度速，齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。信号谱分析是数字信号处理的重要内容，对确定的信号其时 域表示是确定的，其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中，携带信息的信号本质上都是随机的，随知机信号不能用 确定的时间函数表示，只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号，由于不满足绝对可积，其傅立叶变换不存在，因此道只能研究其功率在频域的分布，即功率谱或功率谱密度。实际应用中人们所能得到的 随机信号专的样本函数总是有限长序列，根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号属真实 功率谱的估计，称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上，描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量，由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换，经典功率谱估计都依 据DFT，而采用FFT算法，故称之为非参数方法。
为什么matlab wgn函数产生的白噪声信号用FFT频谱分析结果不是一条直线>> fs=500；%采样频率>> N=0：1023；>> x=wgn(1，1024，2)； >> xk=fft(x)；>> f=(-length(xk)/2：(length(xk)-1)/2)*fs/length(xk)；%相应频率转换>>
