matlab的fft函数
FFT（快速傅里叶变换）是一种分析和处理信号的有效方法，可以将时间域信号转换为频域信号，使得分析和处理信号更加容易。

它也被广泛应用于图像处理、语音识别、雷达信号处理、数字信号处理等领域。

为了简化信号处理的工作，MATLAB（Matrix Laboratory）提供了一系列的FFT函数，可以方便地实现FFT的转换，节省了开发者大量的编程时间。

fft函数是MATLAB中最常用的一个函数，它可以将时域的时间序列转换为频域的频谱序列。

它的原理是，通过从时域信号中提取其中的频率变化特性，并将其转换为频域序列。

用户可以将原始信号分解为多个正弦波，并根据各个正弦波的频率和振幅大小，反映出原始信号的特性。

MATLAB中的FFT函数可以分为两类：实数FFT函数和复数FFT 函数。

实数FFT函数用于对实数数据进行频率分析，复数FFT函数用于对复数数据进行分析，也可以处理实数数据。

实数FFT函数主要包括fft（）函数和fftshift（）函数，fft （）函数用于实现零频率在数组首部，fftshift（）函数用于将零频率移到中间位置。

复数FFT函数包括fft2（）、fftn（）和ifftn（），其中fft2（）函数用于实现2维FFT变换，fftn（）函数用于实现n维FFT 变换，ifftn（）函数用于实现反变换。

FFT函数还可以实现信号的加窗处理，加窗处理可以改善信号
的波形和减少信号的噪声。

MATLAB提供了一系列的窗函数，包括rectwin（）、hann（）、hamming（）、blackman（）等窗函数，用户可以在代码中进行任意组合，来调整信号的波形。

此外，FFT函数还可以实现各种滤波和数字信号处理算法，如频率响应、采样、模拟数字转换、滤波、声音处理、语音识别、脉冲响应特性等等。

FFT函数在MATLAB编程中是一个强大而实用的功能，它可以简化信号处理的工作，使用者可以通过FFT函数完成复杂的信号处理算法。

MATLAB社区中也提供了许多关于FFT函数的文档，可供开发者参考。

因此，使用fft函数的用户可以大大节省数字信号处理的时间与精力。