labview将数组求fft_频谱分析？FFT函数正确使用从零开始 
班长聊通信原理 | 系列文章”班长”→主页→”文章”查看 肺炎疫情让年味儿多了不少焦虑，走亲访友都成了奢望。与其冒着被感染的风险出门或聚会，倒不如宅在家里最踏实。 热爱学习的同学们，宅在家里，学点通信原理吧。 本文主要介绍MATLAB中FFT函数的使用，对于FFT|DFT的原理未有提及，需要的同学去文末自取。 目录 引言 以正弦信号为例 频域表示 绘制DFT生值图 根据归一化频率轴绘制原始值 归一化频率轴、调整为正负频率 FFT求功率谱密度 结论 01引言 FFT是Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换的缩写。 傅里叶变换可以让我们，由时域分析转入变换域(频域)分析。 毫无疑问，我们的实验对象是常见的标准信号。 教材中使用的标准信号有：正弦、余弦、高斯脉冲、方波、孤立矩形脉冲、指数衰减、Chirp信号。 在频域分析之前，我们需要思考如何在MATLAB中产生这些标准信号。 02以正弦信号为例 为了在MATLAB中产生正弦波，第一步是固定正弦波的频率f。 例如，我打算生成一个f = 10Hz的正弦波，其最小振幅和最大振幅分别为-1v和1v。 因为MATLAB是一种处理数字比特的软件，所以既然已经确定了正弦波的频率，下一步就是确定采样率。 根据Nyquist Shannon定理，为了产生/绘制平滑的正弦波，采样率必须远远高于规定的最小所需采样率，该采样率至少是频率f的两倍。 这里选择了30的过采样倍数，这是为了绘制一个平滑的连续的正弦波。 因此，采样率为f_s=30倍f=300Hz。 如果正弦波需要相移，那就单独定义一个初相位。
图1 正弦信号，5个周期，频率为10Hz
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