MATLAB中ifft函数用法、性质、特性以及与fft的组合应用全面深入解析（含程序）

基于我上一篇关于fft的讲解,现在更加深入解析ifft和fft的组合应用和参数特性,让你将信号在时域频域之间轻松自由地快速正确变换,同时根据需要调整变换的结果。

%这个程序用于初步测试ifft的正确性
clear all;
clc;
Fs = 1e3;   %这是原始时域信号x的采样频率
multiple=0; %x进行fft前的补零倍数，可以增加频率分辨率，也会影响信号频域值
time=10;

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*1450*t）;
x = 1.5*cos（2*pi*100*t）+3*sin（2*pi*200*t）;
%x = 1.5*cos（2*pi*100*t）+3*sin（2*pi*200*t）+2*cos（2*pi*0.1*t）;
%频率最小分辨率————————————————
x=[xzeros（1length（x）*multiple）];  
freqres = Fs/length（x）; 
%变换运算获得正确频谱图——————————————
xdft = fft（x）; 

xdft2 = xdft（1:length（x）/2+1）;
xdft2 = 1/length（x）.*xdft2;
xdft2（2:end-1） = （1+multiple）*2*xdft2（2:end-1）;
freq = 0:Fs/length（x）:Fs/2;
plot（freqabs（xdft2））;
%利用频谱图恢复原来的fft图———————————
xdft3=xdft2;

xdft3（2:end-1）=xdft2（2:end-1）./2;
xdft3=xdft3.*length（x）;
for j=length（x）/2+2:length（x）
xdft3（j）=conj（xdft3（length（x）-j+2））;
end
error2=xdft3-xdft; %原来的fft图与恢复后的fft图的误差

subplot（411）;plot（real（xdft））;title（‘最初的fft图实部‘）;
subplot（412）;plot（real（xdft3））;title（‘恢复后的fft图实部‘）;
subplot（413）;plot（imag（xdft））;title（‘最初的fft图虚部‘）;
subplot（414）;plot（imag（xdft3））;title（‘恢复后的fft图虚部‘）;
%现在利用恢复的fft图进行ifft反变换————————
back=ifft（xdft3）;
error=x-back;  %测量恢复的时域信号与原来的时域信号的误差
min（error）	 
max（error）	 %输出误差的最大值

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       47083  2015-05-23 10:45  ifft和fft组合应用\MATLAB中ifft函数用法、性质、特性，以及与fft的组合应用全面深入解析（含程序）.docx
     文件        1454  2015-05-25 15:06  ifft和fft组合应用\ifft_example1.m
     文件        2154  2015-05-25 15:06  ifft和fft组合应用\ifft_example2.m
     目录           0  2015-05-25 15:07  ifft和fft组合应用\