f0 = ones(1,n);
g0 = fft(f0);
figure, stem(f0), title('原函數');
figure, stem(abs(g0)), title('傅立葉變換的幅度');
% 實驗1
close all; clear; n = 64;
f1=sin([0:2*pi/n:2*pi]);
f1=f1(1:n);
figure,stem(f1),title('原函數');
g1 = fft(f1);
figure,stem(abs(g1)),title('傅立葉變換的幅度');
% 實驗2
close all; clear; n = 64; w=2;
f2=sin([0:2*pi/n*w:2*w*pi]);
f2=f2(1:n);
figure,stem(f2),title('原函數');
g2 = fft(f2);
figure,stem(abs(g2)),title('傅立葉變換的幅度');
你可以試著將上面代碼中的w改成不同的數值,例如3,4或5 ,看看結果有什麼不同。w=5時,你會看到下圖的結果:
最後我們生成一個複合函數,看一看函數圖形,然後再看一看其傅立法變換的幅度圖是什麼樣的。你是不是有恍然大悟的收穫?歡迎留言討論。close all; clear; n=64;
f0 = ones(1,n)*rand;
figure, stem(f0), title('原函數f0');
w=2;
f2=sin([0:2*pi/n*w:2*w*pi]);
f2=f2(1:n)*rand;
figure, stem(f2), title('原函數f2');
w=3;
f3=sin([0:2*pi/n*w:2*w*pi]);
f3=f3(1:n)*rand;
figure, stem(f3), title('原函數f3');
w=5;
f5=sin([0:2*pi/n*w:2*w*pi]);
f5=f5(1:n)*rand;
figure, stem(f5), title('原函數f5');
f = f0+f2+f3+f5;
figure, stem(f), title('合成函數f=f0+f2+f3+f5');
g = fft(f);
figure, stem(abs(g)), title('合成函數f的傅立葉變換幅度圖');
有沒有發現,上面傅立葉變換的例子,結果數據往往是對稱的,為什麼?如果大家有興趣,我再發文進一步分析。我們最初接觸傅立葉變換,應該是從高等數學開始的,以後在電路分析、信號處理、自動控制等一系列課程中又不斷遇到傅立葉變換的概念和問題。如何理解傅立葉變換,對很多同學而言就如同一隻攔路虎。網上有題如「傅立葉變換的物理意義」、「傅立葉變換的直觀解釋」等文章,寫得都還不錯,但是很多同學感覺似乎是理解了,但還是不會做題和應用。這篇文章,不僅要教你理解,還要教會你上手應用傅立葉變換。*********
感謝支持
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