fs=1000;%对连续信号进行量化处理，即对原始信号进行采样，这里是采样率，单位Hz

ts=1/fs;%采样间隔

t=0:ts:1.3;

x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);

%y=@(t) sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*300*t);

f=x+3.5*randn(1,length(t));

subplot(411);plot(t,f);

ylabel('幅值');xlabel('时间');title('原始信号');

nfft= 2^nextpow2(length(f));%找出大于y的个数的最大的2的指数值

y=fft(f,nfft);%对f信号进行DFT，得到频率的幅值分布

p=y.*conj(y)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数，实数的共轭复数是他本身。

ff=fs*(0:nfft/2-1)/nfft;% F F T 变换后对应的频率的序列

subplot(412);plot(ff,p(1:nfft/2));

ylabel('功率谱密度');xlabel('频率');title('信号功率谱');

%------论坛上看到的求FFT的方法

subplot(413);plot(ff,abs(y(1:nfft/2)));%(用这个，先取点数后求模)

ylabel('幅值');xlabel('频率');title('单边幅频谱');

%------matlab例子的求FFT的方法

subplot(414);plot(ff,2*abs(y(1:nfft/2))/length(f));%(用这个，先取点数后求模)

ylabel('幅值');xlabel('频率');title('单边幅频谱');

%振幅的大小与所用DFT采样点数(nfft)有关，采用不同的DFT采样点数对同一信号，振幅是有不同的表现值