1楼：匿名用户
fft结果的物理意义
http://****ourdev.**/bbs/bbs_content.jsp?bbs_sn=3944963&bbs_page_no=1&bbs_id=9999
这里讲到了如何从fft结果中计算出信号的幅度。
直流分量幅度=幅度/n，交流分量幅度=幅度/(n/2)fft结果的解释
解释fft的第一步是计算每个fft频率单元中心的绝对频率。fft频率单元间距，与dft类似，是采样频率（fs）与fft样点数的比值，或fs/n。nfft的输出为x(m)，m=0，1，2，3，...
，n-1，第m个频率单元中心的绝对频率为mfs/n。如果fft的驶入时间采样值为实数，x(m)的输出仅为从m=0到m=n/2是独立的。因此，在这种情况下， 我们仅需要在m的范围为0≤m≤n/2内确定fft频率单元中心的绝对频率。
如果fft输入时间采样值为复数,fft输出的所有n个采样值是相互独立的。我们要在0≤m≤n-1全部范围内确定fft个频率单元中心的绝对频率。
matlab中函数fft的输入量与输出量各是什么
2楼：飞龙在天
fs=1000;%对连续信号进行量化处理，即对原始信号进行采样，这里是采样率，单位hz
ts=1/fs;%采样间隔
t=0:ts:1.3;
x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);
%y=@(t) sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);
f=x+3.5*randn(1,length(t));
subplot(411);plot(t,f);
ylabel('幅值');xlabel('时间');title('原始信号');
nfft= 2^nextpow2(length(f));%找出大于y的个数的最大的2的指数值
y=fft(f,nfft);%对f信号进行dft，得到频率的幅值分布
p=y.*conj(y)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。
ff=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;% f f t 变换后对应的频率的序列
subplot(412);plot(ff,p(1:nfft/2));
ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');
%------论坛上看到的求fft的方法
subplot(413);plot(ff,abs(y(1:nfft/2)));%（用这个，先取点数后求模）
ylabel('幅值');xlabel('频率');title('单边幅频谱');
%------matlab例子的求fft的方法
subplot(414);plot(ff,2*abs(y(1:nfft/2))/length(f));%（用这个，先取点数后求模）
ylabel('幅值');xlabel('频率');title('单边幅频谱');
%振幅的大小与所用dft采样点数(nfft)有关，采用不同的dft采样点数对同一信号，振幅是有不同的表现值
3楼：日向淳正
输入是时域值，输出量是频域值．对应关系就是fft啊，呵呵
4楼：匿名用户
输入是时域序列，输出量是频域序列． 你用help fft看一下不就知道了！
pscad中fft元件输入输出接口的含义是什么啊求解
5楼：鹏飙
相位，幅值和直流分量，可以通过查看help文件了解详细信息。
离散傅里叶变换dft 和fft 输入的参数是什么，计算出来的又是什么？
6楼：匿名用户
1,简单的用的话，输bai入参数为一系列的du数据点，例如在zhimatlab中，先定dao义
t=0:0.01:1;
y=sin(t);
dft(y);
即输入参数版
其实是100个数据点值权，要求稍微高点的，可以用dft（y，n），n代表采样频率，即采样点数，按照采样定理，采样频率须大于2倍的样本的频率，一般去5倍，根据离散傅里叶的原理，n一般取2的整数立方，可以取256，512，1024等。即便你不取这些数，在系统内部计算时，它也是按照这些数进行采样计算的。
2.傅里叶变换就是频谱分析，输出的是对应不同频率该函数的幅值是多少。
fft输入输出长度的问题。**急等~
7楼：金色潜鸟
fft输入长度应当是 2 的 整数次方。不满足时，后面添0，凑足到最近的 2 的 整数次
方。例如，1000 个数，后面添0，凑足到1024 -- 最近的 2 的 整数次方。
输出 个数 是 1024 （复数）。
matlab y=fft(x,n) 实际上是 dft, 输入数，多于 n, 只用 n 个，不足n个，添0到 n 个。输出 为 n 个 （复数）。matlab 的 y=fft(x) 按帮助文件，它等同 y=fft(x,n)，只是 n = size(x)。
至于matlab 如何用 fft技术，但输出数据个数不是 2 的 整数次方个数。是不是做了一次插值
不清楚。
fft结果输出多少个数？
8楼：anyway中国
与输入数据有关，傅里叶窗口点数多少，输出就是多少点。输出数据实际有效的只有前1/2的数据，因为后1/2是前1/2的复制品。
此外，fft要求窗口点数为2的n次幂，若输入点数不等于2^n，会在后面自动补零。
9楼：琴鸣千里
多少点fft就输出多少个数
10楼：匿名用户
点数的1/2，如1024点fft，输出512条谱线。
fft的输出为何不是一条线？
11楼：anyway中国
时域离散，频域必然连续，反之，频率连续，时域必然离散。
fft是快速离散傅里叶变换，时域是离散时间信号，频域一定是连续信号，这是不可避免的。
如何决定要使用多少点来做fft
12楼：啥名字好呢呢呢
fft程序，输入是一组复数，输出也是一组复数，想问一下输入到底应该输入什么，输出的复数的含义是什么？给定一组序列的抽样值，如何用fft确定它的频率？
首先，fft函数出来的应该是个复数，每一个点分实部虚部两部分。假设采用1024点fft，采样频率是fs，那么第一个点对应0频率点，第512点对应的就是fs/2的频率点。然后从头开始找模值最大的那个点，其所对应的频率值应该就是你要的基波频率了。
fft是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用fft变换的原因。
另外，fft可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道fft是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道fft之后的结果是什么意思、如何决定要使用多少点来做fft。一个模拟信号，经过adc采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做fft变换了。n个采样点，经过fft之后，就可以得到n个点的fft结果。为了方便进行fft运算，通常n取2的整数次方。
假设采样频率为fs，信号频率f，采样点数为n。那么fft之后结果就是一个为n点的复数。每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为a，那么fft的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是a的n/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的n倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0hz），而最后一个点n的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第n+1个点，可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率fs，这中间被n-1个点平均分成n等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：fn =(n-1)*fs/n。由上面的公式可以看出，fn所能分辨到频率为 fs/n，如果采样频率fs为1024hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1hz。
1024hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做fft，则结果可以分析到1hz，如果采样2秒时间的信号并做fft，则结果可以分析到0.5hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。
频率分辨率和采样时间是倒数关系。假设fft之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是an=根号a*a+b*b，相位就是pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=n/2）对应的信号的表达式为：
an/(n/2)*cos(2*pi*fn*t+pn)，即2*an/n*cos(2*pi*fn*t+pn)。对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为a1/n。由于fft结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。
好了，说了半天，看着公式也晕，下面以一个实际的信号来做说明。假设我们有一个信号，它含有2v的直流分量，频率为50hz、相位为-30度、幅度为3v的交流信号，以及一个频率为75hz、相位为90度、幅度为1.5v的交流信号。
用数学表达式就是如下：
s=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)
式中cos参数为弧度，所以-30度和90度要分别换算成弧度。我们以256hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，fn=(n-1)*fs/n，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1hz，第n个点的频率就是n-1。
我们的信号有3个频率：0hz、50hz、75hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。实际情况如何呢？
我们来看看fft的结果的模值如图所示。
从图中我们可以看到，在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。我们分别将这三个点附近的数据拿上来细看：
1点： 512+0i
2点： -2.6195e-14 - 1.4162e-13i
3点： -2.8586e-14 - 1.1898e-13i
50点：-6.2076e-13 - 2.1713e-12i
51点：332.55 - 192i
52点：-1.6707e-12 - 1.5241e-12i
75点：-2.2199e-13 -1.0076e-12i
76点：3.4315e-12 + 192i
77点：-3.0263e-14 +7.5609e-13i
很明显，1点、51点、76点的值都比较大，它附近的点值都很小，可以认为是0，即在那些频率点上的信号幅度为0。接着，我们来计算各点的幅度值。分别计算这三个点的模值，结果如下：
1点： 512
51点：384
76点：192
按照公式，可以计算出直流分量为：512/n=512/256=2；50hz信号的幅度为：384/(n/2)=384/(256/2)=3；75hz信号的幅度为192/(n/2)=192/(256/2)=1.
5。可见，从频谱分析出来的幅度是正确的。然后再来计算相位信息。
直流信号没有相位可言，不用管它。先计算50hz信号的相位，atan2(-192, 332.55)=-0.
5236,结果是弧度，换算为角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。
再计算75hz信号的相位，atan2(192, 3.4315e-12)=1.5708弧度，换算成角度180*1.
5708/pi=90.0002。可见，相位也是对的。
根据fft结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。
总结：假设采样频率为fs，采样点数为n，做fft之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：fn=(n-1)*fs/n；该点的模值除以n/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以n）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。
相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。要精确到xhz，则需要采样长度为1/x秒的信号，并做fft。
要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做fft，这在一定程度上能够提高频率分辨力。
具体的频率细分法可参考相关文献。
附录：本测试数据使用的matlab程序
close all; %先关闭所有**
adc=2; %直流分量幅度
a1=3; %频率f1信号的幅度
a2=1.5; %频率f2信号的幅度
f1=50; %信号1频率(hz)
f2=75; %信号2频率(hz)
fs=256; %采样频率(hz)
p1=-30; %信号1相位(度)
p2=90; %信号相位(度)
n=256; %采样点数
t=[0:1/fs:n/fs]; %采样时刻
%信号s=adc+a1*cos(2*pi*f1*t+pi*p1/180)+a2*cos(2*pi*f2*t+pi*p2/180);
%显示原始信号
plot(s);
title('原始信号');
figure;
y = fft(s,n); %做fft变换
ayy = (abs(y)); %取模
plot(ayy(1:n)); %显示原始的fft模值结果
title('fft 模值');
figure;
ayy=ayy/(n/2); %换算成实际的幅度
ayy(1)=ayy(1)/2;
f=([1:n]-1)*fs/n; %换算成实际的频率值
plot(f(1:n/2),ayy(1:n/2)); %显示换算后的fft模值结果
title('幅度-频率曲线图');
figure;
pyy=[1:n/2];
for i="1:n/2"
pyy(i)=phase(y(i)); %计算相位
pyy(i)=pyy(i)*180/pi; %换算为角度
end;
plot(f(1:n/2),pyy(1:n/2)); %显示相位图
title('相位-频率曲线图');
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