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matlabfft函数用法

FFT（FastFourierTransform）在Matlab中是一个非常常用的函数，

用于对一个离散时间域信号进行频域分析。在Matlab中，fft函数用于

执行快速傅里叶变换。下面将详细介绍Matlab中fft函数的用法。

1.FFT函数的语法：

Y=fft(X)

Y=fft(X,n)

Y=fft(X,n,dim)

其中，X表示输入的离散时间域信号，可以是一个向量或一个矩阵；

n是可选参数，表示指定的FFT长度，默认为输入信号的长度；

dim是可选参数，表示指定进行FFT的维度，默认为第一个非单例维。

2.FFT函数的输出：

FFT函数的输出为一个复数矩阵，表示输入信号的频域表示。输出矩

阵的大小与输入信号的维度一致。

3.FFT函数的常用参数：

-X：表示输入的离散时间域信号，可以是一个向量或一个矩阵。

-n：可选参数，表示指定的FFT长度，默认为输入信号的长度。当

输入信号的长度大于n时，fft函数会对输入信号进行截取；当输入信号

的长度小于n时，fft函数会进行零填充。

-dim：可选参数，表示指定进行FFT的维度，默认为第一个非单例

维。

-Y：输出的复数矩阵，表示输入信号的频域表示。

4.FFT函数的应用：

FFT函数可用于频谱分析、滤波、信号压缩、波形合成等多个领域。

-频谱分析：

通过FFT函数，可以将时域的信号转换为频域的信号，进而对信号的

频谱进行分析。可以通过查看频谱图，了解信号的频率成分和能量分布情

况，从而判断信号的特性。

-滤波：

在频域进行滤波是一种常用的滤波方法。将信号转换到频域后，可以

通过挑选特定的频率成分，来实现滤波操作。例如，可以通过将除了感兴

趣频率范围内的成分都置零，实现低通滤波或高通滤波。

-压缩信号：

FFT可以用于对信号进行压缩。通过去除信号中能量较低的频率成分，

可以实现信号的压缩，减小信号所需存储的空间。

-波形合成：

FFT函数可以将不同频率的信号成分合成一个复合波形。通过在频域

进行操作，可以改变不同频率成分的幅度、相位，从而实现波形的合成。

5.FFT函数的示例：

示例一：频谱分析

```matlab

Fs=1000;%采样率

t=0:1/Fs:1-1/Fs;%时间向量

x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);%信号

X=fft(x);%进行FFT

f=Fs*(0:(length(x)/2))/length(x);%频率向量

P=abs(X/length(x));%信号幅度

plot(f,P(1:length(x)/2+1))%绘制频谱图

```

示例二：滤波

```matlab

Fs=1000;%采样率

t=0:1/Fs:1-1/Fs;%时间向量

x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);%信号

Y=fft(x);%进行FFT

P2=abs(Y/length(x));%信号幅度

P2(1:50)=0;%将低频成分置零

P2(70:end)=0;%将高频成分置零

Y2=ifft(P2);%反傅里叶变换得到滤

波后的