1. fft变换之后怎么得到频率和幅值
第N个点对应的频率=采样频率/FFT点数*N
如采样频率为100HZ，FFT点数为100点，
20HZ就是第20个点，30HZ就是第30个点，
第20个点对应幅值=第20个点实部2+第20个点虚部2
我的理解是这样。。。
2. 急求：进行快速傅里叶变换（FFT）之后，基波的频率ω与原信号的频率、采样的频率之间的关系。
原信号的频率就是由这些基频组合而成的，即原信包括了这些基频
采样的频率应该高于基频的最高频率，才能采获出所有频率
3. fft之后怎么看某条谱线的频率
首先，你必须理解FFT的意义。
做n个点的FFT，表示你在时域上对原来的信号取了n个点来做频谱分析，也表示在频域上你会看到n个点上的信号幅度和相位，换句话说，就是将数字频率omega（范围是0 - 2*pi）分成n份，而整个数字频率omega的范围覆盖了从0 - fs的模拟频率范围。这里的fs是你的采样频率。而我们通常只关心 0 - pi 中的频谱，因为根据奈科斯特定律，只有f=fs/2范围内的信号才是被采样到的有效信号。那么，在omega的范围内，你得到的频谱肯定是关于n/2对称的。
举例说，如果你现在做了16个点的FFT分析，你原来的模拟信号的最高频率f=32kHz，采样频率是64kHz，n的范围是0,1,2...15。这时，64kHz的模拟频率被分成了16分，每一份是4kHz，这个叫频率分辨率。那么在横坐标中，n=1时对应的f是4kHz, n=2对应的是8kHz, n=15时对应的是60kHz，你的频谱是关于n=8对称的。你只需要关心n=0到7以内的频谱就足够了，因为，原来信号的最高模拟频率是32kHz。
这里可以有两个结论。第一，你必须知道原来信号的采样频率fs是多少，才可以知道每个n对应的实际频率是多少。第二，你对64kHz做了16个点FFT之后，因为频率分辨率是4kHz，如果原来的信号在5kHz或者63kHz有分量，你在频谱上是看不见的，这就表示你越想频谱画得逼真，就必须取越多的点数来做FFT，n就越大，你在时域上就必须取更长的信号样本来做分析。但是无论如何，由于离散采样的原理，你不可能完全准确地画出原来连续时间信号的真实频谱，只能无限接近（就是n无限大的时候），这个就叫做频率泄露。在采样频率fs不变得情况下，频率泄漏可以通过取更多的点来改善，也可以通过做FFT前加窗来改善，这就是另外一个话题了。
希望我的分析对你有帮助吧。
4. 离散信号怎样用Matlab进行FFT变换
Matlab中FFT有1D和2D的，FFT得到的是信号的频谱即t－》f
如
clear
%编写骆遥
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)的正弦信号，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的正弦信号的FFT（512点）')
xlabel('频率Hz')
grid on
x=x+randn(1,length(x));
subplot(715)
plot(x);
title('原f1\f2的正弦信号（含随机噪声）')
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的正弦信号（含随机噪声）的FFT（512点）')
xlabel('频率Hz')
grid on
5. fft后怎么去掉不想要的频率成分
FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform）。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始，说明FFT的基本原理。DFT的运算为：式中由这种方法计算DFT对于X（K）的每个K值
6. 求已知fft后频谱谱线，怎么样准确找出中心频率和带宽啊
设采样数据为X(i)，I=1，2…N，N为采样点数。
功率谱为S(j)，j=1，2…M，M为频率数目(M=N/2)，频率值为f(j)，则
⑴中心频率：FC=Σ(S(j)*f(j))/ΣS(j)
⑵均方根频率：sqrt(Σ(S(j)*f(j)*f(j))/ΣS(j))
⑶频率标准差：sqrt(Σ(S(j)*(f(j)-FC)*(f(j)-FC))/ΣS(j))
⑷频率集中度：(1-(Σ∣(S(j)*(f(j)-FC))∣/Σ(f(j)*S(j)))*100%
⑸最大尖峰频率：最大功率谱所在的频率。
Σ表示对后面公式中的j=1~M求和。
7. 求解 fft后的的频率间隔问题
问题1： 每隔8个点取一个值，相当于采样频率是200000/8。然后做128为的FFT，那么间隔频率是200000/8/128 = 200000/1024
8. 为什么FFT变换后测得的固有频率和实测的精确值有区别
FFT的精度主要靠数据量来保证
数据量与fft精度成正比，除非你能取无限多的数据，否则一定会有误差
如果你觉得误差比较大，那就多取数据吧
9. fft 运算采样频率对结果影响的困惑
没问题啊 fft的结果都是对的 对应峰值都是5M 可惜不能贴图
fft结果范围[-fs/2,fs/2]
程序中
1000M采样时的显示范围[0，500M]
100M采样时的显示范围[0，50M]
t0=2E-6; % 10个周期
Vamp=1; % 电压幅值10V
f=5E6; % 脉冲5MHz
w=2*pi*f; % 角频率
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))