如何把FFT用于频谱分析？ 如何把FFT用于频谱分析，此示例说明了使用FFT函数进行频谱分析的情况。FFT的常见用途是查找掩埋在有噪声的时域信号中的信号的频率分量。
傅里叶快速变换（FFT）中音频信号的频谱分析 关于对称是由于傅里叶变换的性质决定的。至于每个峰值所对应的实际频率需要转换一下。FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf；fs=100；N=128；采样频率和数据点数n=0：N-1；t=n/fs；时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)；信号y=fft(x，N)；对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y)；求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N；频率序列subplot(2，2，1)，plot(f，mag)；绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz')；ylabel('振幅')；title('N=128')；gridon；subplot(2，2，2)，plot(f(1：N/2)，mag(1：N/2))；绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz')；ylabel('振幅')；title('N=128')；gridon；对信号采样数据为1024点的处理fs=100；N=1024；n=0：N-1；t=n/fs；x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)；信号y=fft(x，N)；对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y)；求取Fourier变换的振幅f=n*fs/N；subplot(2，2，3)，plot(f，mag)；绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz')；ylabel('振幅')；title('N=1024')；gridon；subplot(2，2，4)plot(f(1：N/2)，mag(1：N/2))；绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'。
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>>
