对信号进行采样使其转化为离散信号，是用FFT进行频谱分析的第一步，随后即可参照前述方式用FFT进行频谱分析.根据采样定理可知，采样频率 必须2倍于信号的最高频率.用FFT对模拟信号进行频谱分析的流程图如下.

1 利用FFT分析模拟信号频谱的方框图

连续信号的频谱 与离散信号的频谱 之间的关系

时域与频域特性是每个信号所固有的属性，一个信号的频谱包含了信号所有的信息，因此对信号频谱的分析与研究也就完全等同与对信号本身的研究.如果想对信号的特性深入了解，从频域的角度对信号进行研究是必不可少的.因此，信号的频谱分析是数字信号处理技术中的一种较为重要的工具.

 Matlab作为一款强大的数学处理软件，其已广泛运用于科学研究、教学中，其自带的信号处理函数可以简单、高效的处理原本复杂的FFT变换，可通过调用FFT函数来直接实现快速傅里叶变换，Matlab中的FFT函数包含两个参数，第一个参数为待处理的信号，第二个参数为数据点数.此外对于处理后的数据结果可以利用stem和plot函数分别进行离散与连续作图，再利用subplot将两幅图作到同一平面，可以对其进行直观的观察与分析.源'自:751`!论~文'网www.751com.cn

2.3  利用Matlab实现FFT频谱分析

2.3.1  待解决实例

已知连续时间信号   （6） 

对 采样，采样频率 ，得时域离散信号

(1) 画出离散信号 的时域波形和频谱曲线 ，并对实验结果进行分析.

(2) 画出连续信号 的时域波形和频谱曲线 ，并对实验结果进行分析.

2.3.2  相关代码

clear all

clc

fs=20; %采样频率

n=128; %数据点数

k=0:n-1; %时间序列

ts=1/fs;

fk=cos(2*pi*2*k*ts);

fk=fk+cos(2*pi*8*k*ts);

fk=fk+cos(2*pi*5*k*ts);

f=fft(fk,n); %对信号fk按照采样点数做fft变换

subplot(211); %图一

%stem(k*ts,fk) %绘制离散信号的时域图

plot(k*ts,fk); %绘制连续信号的时域图

subplot(212); %图二

%plot(2*pi*(0:n/2-1)/n/pi,2*abs(f(1:n/2)/n)) %绘制离散信号的频域图

plot(fs*2*pi*(0:n/2-1)/n/pi/2,2*abs(f(1:n/2)/n)) %绘制离散信号的频域图