MATLAB中fft函数用法、性质、特性、缺陷全面深入解析含程序

如何在matlab中正确使用fft函数,以及了解fft函数的各种参数设置方法,应用情况,同时提供通用的fft应用程序,可以自行修改使用。保证看完后你会掌握fft和信号的频域转换,让你受益匪浅。

%这里的fft变换有补零
clear all;
Fs = 1e3;   	%这是原始时域信号x的采样频率
multiple=0.6; 	%x进行fft前的补零倍数，可以增加频率分辨率
time=2;

t = 0:1/Fs:time-1/Fs;  %这个会影响x的采样点数，当然点数越多，频域越精确越平滑
%x = 1.5*cos（2*pi*100*t）+3*sin（2*pi*202.5*t）+2*sin（2*pi*1250*t）;
x = 1.5*cos（2*pi*100*t）+3*sin（2*pi*201.25*t）;
%频率最小分辨率————————————————-
x=[xzeros（1length（x）*multiple）];  
%{
注意可以通过对x进行补零来增加频率分辨率，只是因为fft的周期性计算方法，需要在
后面对fft（x）后的数据进行幅度值重新计算时，乘以多的零点的倍数，见后面的幅度值计算。
%}
%freqres = Fs/length（x）; 
freqres =1/time;
%{
x的频率必须是freqres的整数倍时，x的频率才能被正确分辨，也就是相应频域值才能够正
常，比如freqres=1在频率202.5处的幅度就不正常，当freqres=2时，在频率1001处的幅
度就不正常。
%}
%——————————————————
%{
x有多少个点，fft（x）就有多少个点，这时的fft（x）之所以是对称的，-是因为fft的方法是进行
周期计算从[-2π2π]，所以后面的一半要翻转到负半轴，是负频率。所以有用的是fft（x）的
前一半的点再加上0点。
%}
xdft = fft（x）;   
xdft = xdft（1:length（x）/2+1）;
%————这与fft方法的周期计算方法相关，也就是幅度值要重新计算一下——————
xdft = 1/length（x）.*xdft;
xdft（2:end-1） = （1+multiple）*2*xdft（2:end-1）;
%{
幅度值首先由于周期对称性，需要乘以2，然后由于补零的倍数是multiple，所以是
（1+multiple）*2
%}
%重新计算频率横坐标—————————————————————————————
freq = 0:Fs/length（x）:Fs/2;
%{
Fs/2就是最高能够显示出来的频率，但要注意实际上，fft（x）实际是计算出了任何频率，
但是在[Fs/2Fs]这个区间的频率，是关于Fs/2这里对称的，也就是正负的频率开始混合或者
混叠在一起。而超出了Fs的频率则会由于周期性，它的值先减去Fs后，重新从0点开始。
所以这个程序并不是说画出了在[0Fs/2]的一定正确的频率，而是可能会出现频率的混合和混叠，
一定要先预判一下频率的区间范围后，再使用fft这个函数。
%}
%——————————————————————————
plot（freqabs（xdft））;	%画频域幅度谱
title（‘频域图‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      112485  2015-05-22 11:29  fft综合应用\MATLAB中fft函数用法、性质、特性、缺陷全面深入解析（含程序）.docx
     文件        1977  2015-05-25 14:51  fft综合应用\fft_example1.m
     文件        1731  2015-05-25 14:51  fft综合应用\fft_example2.m
     目录           0  2015-05-25 14:52  fft综合应用\