-1）*T; % 时间一种积分变换，它来源于函数的傅里叶积分表示。积分 （1） 称为ƒ 的傅里叶积分。周期函数在一定条件下可以展成傅里叶级数，而在（－∞，∞）上定义的非周期函数ƒ，显然不能用三角级数来表示。但是J.-B.-J.傅里叶建议把ƒ表示成所谓傅里叶积分的方法。
傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值谱——显示与频率对应的幅值大小）。
傅里叶变换（fft）matlab程序一Fs = 128; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样时间
L = 256; % 信号长度
t = （0-1）*T; % 时间
x = 5 + 7*cos（2*pi*15*t - 30*pi/180） + 3*cos（2*pi*40*t - 90*pi/180）; %cos为底原始信号
y = x + randn（size（t））; %添加噪声 figure; plot（t，y）
TItle（‘加噪声的信号’）
xlabel（‘时间（s）’）
N = 2^nextpow2（L）; %采样点数，采样点数越大，分辨的频率越精确，N》=L，超出的部分信号补为0
Y = fft（y，N）/N*2; %除以N乘以2才是真实幅值，N越大，幅值精度越高
f = Fs/N*（0:1：N-1）; %频率
A = abs（Y）; %幅值
P = angle（Y）; %相值
figure;
subplot（211）;plot（f（1:N/2），A（1:N/2））; %函数fft返回值的数据结构具有对称性，因此我们只取前一半
TItle（‘幅值频谱’）;
xlabel（‘频率（Hz）’）;
ylabel（‘幅值’）;
subplot（212）;
plot（f（1:N/2），P（1:N/2））;
TItle（‘相位谱频’）;
xlabel（‘频率（Hz）’）;
ylabel（‘相位’）;
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