1. fft變換之後怎麼得到頻率和幅值
第N個點對應的頻率=采樣頻率/FFT點數*N
如采樣頻率為100HZ，FFT點數為100點，
20HZ就是第20個點，30HZ就是第30個點，
第20個點對應幅值=第20個點實部2+第20個點虛部2
我的理解是這樣。。。
2. 急求：進行快速傅里葉變換（FFT）之後，基波的頻率ω與原信號的頻率、采樣的頻率之間的關系。
原信號的頻率就是由這些基頻組合而成的，即原信包括了這些基頻
采樣的頻率應該高於基頻的最高頻率，才能采獲出所有頻率
3. fft之後怎麼看某條譜線的頻率
首先，你必須理解FFT的意義。
做n個點的FFT，表示你在時域上對原來的信號取了n個點來做頻譜分析，也表示在頻域上你會看到n個點上的信號幅度和相位，換句話說，就是將數字頻率omega（范圍是0 - 2*pi）分成n份，而整個數字頻率omega的范圍覆蓋了從0 - fs的模擬頻率范圍。這里的fs是你的采樣頻率。而我們通常只關心 0 - pi 中的頻譜，因為根據奈科斯特定律，只有f=fs/2范圍內的信號才是被采樣到的有效信號。那麼，在omega的范圍內，你得到的頻譜肯定是關於n/2對稱的。
舉例說，如果你現在做了16個點的FFT分析，你原來的模擬信號的最高頻率f=32kHz，采樣頻率是64kHz，n的范圍是0,1,2...15。這時，64kHz的模擬頻率被分成了16分，每一份是4kHz，這個叫頻率解析度。那麼在橫坐標中，n=1時對應的f是4kHz, n=2對應的是8kHz, n=15時對應的是60kHz，你的頻譜是關於n=8對稱的。你只需要關心n=0到7以內的頻譜就足夠了，因為，原來信號的最高模擬頻率是32kHz。
這里可以有兩個結論。第一，你必須知道原來信號的采樣頻率fs是多少，才可以知道每個n對應的實際頻率是多少。第二，你對64kHz做了16個點FFT之後，因為頻率解析度是4kHz，如果原來的信號在5kHz或者63kHz有分量，你在頻譜上是看不見的，這就表示你越想頻譜畫得逼真，就必須取越多的點數來做FFT，n就越大，你在時域上就必須取更長的信號樣本來做分析。但是無論如何，由於離散采樣的原理，你不可能完全准確地畫出原來連續時間信號的真實頻譜，只能無限接近（就是n無限大的時候），這個就叫做頻率泄露。在采樣頻率fs不變得情況下，頻率泄漏可以通過取更多的點來改善，也可以通過做FFT前加窗來改善，這就是另外一個話題了。
希望我的分析對你有幫助吧。
4. 離散信號怎樣用Matlab進行FFT變換
Matlab中FFT有1D和2D的，FFT得到的是信號的頻譜即t－》f
如
clear
%編寫駱遙
fs=1000
t=0:1/fs:0.6;
f1=100;
f2=300;
x=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t);
subplot(711)
plot(x);
title('f1（100Hz）\f2(300Hz)的正弦信號，初相0')
xlabel('序列（n）')
grid on
number=512
y=fft(x,number);
n=0:length(y)-1;
f=fs*n/length(y);
subplot(713)
plot(f,abs(y));
title('f1\f2的正弦信號的FFT（512點）')
xlabel('頻率Hz')
grid on
x=x+randn(1,length(x));
subplot(715)
plot(x);
title('原f1\f2的正弦信號（含隨機雜訊）')
xlabel('序列（n）')
grid on
y=fft(x,number);
n=0:length(y)-1;
f=fs*n/length(y);
subplot(717)
plot(f,abs(y));
title('原f1\f2的正弦信號（含隨機雜訊）的FFT（512點）')
xlabel('頻率Hz')
grid on
5. fft後怎麼去掉不想要的頻率成分
FFT是一種DFT的高效演算法，稱為快速傅立葉變換（fast Fourier transform）。FFT演算法可分為按時間抽取演算法和按頻率抽取演算法，先簡要介紹FFT的基本原理。從DFT運算開始，說明FFT的基本原理。DFT的運算為：式中由這種方法計算DFT對於X（K）的每個K值
6. 求已知fft後頻譜譜線，怎麼樣准確找出中心頻率和帶寬啊
設采樣數據為X(i)，I=1，2…N，N為采樣點數。
功率譜為S(j)，j=1，2…M，M為頻率數目(M=N/2)，頻率值為f(j)，則
⑴中心頻率：FC=Σ(S(j)*f(j))/ΣS(j)
⑵均方根頻率：sqrt(Σ(S(j)*f(j)*f(j))/ΣS(j))
⑶頻率標准差：sqrt(Σ(S(j)*(f(j)-FC)*(f(j)-FC))/ΣS(j))
⑷頻率集中度：(1-(Σ∣(S(j)*(f(j)-FC))∣/Σ(f(j)*S(j)))*100%
⑸最大尖峰頻率：最大功率譜所在的頻率。
Σ表示對後面公式中的j=1~M求和。
7. 求解 fft後的的頻率間隔問題
問題1： 每隔8個點取一個值，相當於采樣頻率是200000/8。然後做128為的FFT，那麼間隔頻率是200000/8/128 = 200000/1024
8. 為什麼FFT變換後測得的固有頻率和實測的精確值有區別
FFT的精度主要靠數據量來保證
數據量與fft精度成正比，除非你能取無限多的數據，否則一定會有誤差
如果你覺得誤差比較大，那就多取數據吧
9. fft 運算采樣頻率對結果影響的困惑
沒問題啊 fft的結果都是對的 對應峰值都是5M 可惜不能貼圖
fft結果范圍[-fs/2,fs/2]
程序中
1000M采樣時的顯示範圍[0，500M]
100M采樣時的顯示範圍[0，50M]
t0=2E-6; % 10個周期
Vamp=1; % 電壓幅值10V
f=5E6; % 脈沖5MHz
w=2*pi*f; % 角頻率
index=1;
t1=0:(1E-8):1E-5;
Vi = zeros(size(t1));
t=0:(1E-8):t0;
Vi(1:201) = Vamp*sin(w*t);
figure;
plot(t1,Vi)
Y=fft(Vi,512);
Pyy=Y.*conj(Y)/512;
f=1E8/512*(0:255);
plot(f,Pyy(1:256))