㈠ fftshift 與fft結合得到圖像
fftshift的作用正是讓正半軸部分和負半軸部分的圖像分別關於各自的中心對稱。因為直接用fft得出的數據與頻率不是對應的，fftshift可以糾正過來 以下是Matlab的
㈡ matlab中fft（）函數是什麼意思
FFT（快速傅里葉變換）是一種實現DFT（離散傅里葉變換）的快速演算法，是利用復數形式的離散傅里葉變換來計算實數形式的離散傅里葉變換，matlab中的fft()函數是實現該演算法的實現。
MATLAB它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，並在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。
快速傅里葉變換, 即利用計算機計算離散傅里葉變換（DFT)的高效、快速計算方法的統稱，簡稱FFT。快速傅里葉變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。採用這種演算法能使計算機計算離散傅里葉變換所需要的乘法次數大為減少，特別是被變換的抽樣點數N越多，FFT演算法計算量的節省就越顯著。
(2)fftshiftc語言擴展閱讀：
matlab優勢特點：
1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來；
2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；
3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；
4、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。
參考資料來源：
網路-快速傅里葉變換
網路-MATLAB
㈢ 求用C語言實現FFT變換的程序（見下面）
你好，這是我的回答，希望可以幫到你。
1）結果討論
一，如果對信號進行同樣點數N的FFT變換，采樣頻率fs越高，則可以分析越高頻的信號；與此同時，采樣頻率越低，對於低頻信號的頻譜解析度則越好。
二，假設采樣點不在正弦信號的波峰、波谷、以及0電壓處，頻譜則會產生泄露（leakage）。
三，對於同樣的采樣率fs，提高FFT的點數N，則可提高頻譜的解析度。
四，如果采樣頻率fs小於2倍信號頻率2*fs（奈圭斯特定理），則頻譜分析結果會出錯。
五，對於（二）中泄露現象，可以通過在信號後面補零點解決。
2）程序及註解如下
%清除命令窗口及變數
clc;
clear all;
%輸入f、N、T、是否補零（補幾個零）
f=input('Input frequency of the signal: f\n');
N=input('Input number of pointsl: N\n');
T=input('Input sampling time: T\n');
flag=input('Add zero too sampling signal or not? yes=1 no=0\n');
if(flag)
ZeroNum=input('Input nmber of zeros\n');
else
ZeroNum=0;
end
%生成信號，signal是原信號。signal為采樣信號。
fs=1/T;
t=0:0.00001:T*(N+ZeroNum-1);
signal=sin(2*pi*f*t);
t2=0:T:T*(N+ZeroNum-1);
signal2=sin(2*pi*f*t2);
if (flag)
signal2=[signal2 zeros(1, ZeroNum)];
end
%畫出原信號及采樣信號。
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,signal);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude(volt)');
title('Singnal');
hold on;
subplot(2,1,1);
stem(t2,signal2,'r');
axis([0 T*(N+ZeroNum) -1 1]);
%作FFT變換，計算其幅值，歸一化處理，並畫出頻譜。
Y = fft(signal2,N);
Pyy = Y.* conj(Y) ;
Pyy=(Pyy/sum(Pyy))*2;
f=0:fs/(N-1):fs/2;4
subplot(2,1,2);
bar(f,Pyy(1:N/2));
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Frequency compnents of signal');
axis([0 fs/2 0 ceil(max(Pyy))])
grid on;
祝你好運！
我可以幫助你，你先設置我最佳答案後，我網路Hii教你。
㈣ matlab中fftshift是什麼意思
fftshift的作用正是讓正半軸部分和負半軸部分的圖像分別關於各自的中心對稱。因為直接用fft得出的數據與頻率不是對應的，fftshift可以糾正過來
以下是Matlab的幫助文件中對fftshift的說明：
Y = fftshift(X) rearranges the outputs of fft, fft2, and fftn by moving the zero-frequency component to the center of the array. It is useful for visualizing a Fourier transform with the zero-frequency component in the middle of the spectrum. For vectors, fftshift(X) swaps the left and right halves of X.
例子如下：
clear;
clc;
t=0:0.001:2;
n=2001;
Fs=1000;
Fc=200;
x=cos(2*pi*Fc*t);
y1=fft(x);
y2=fftshift(y1);
f=(0:2000)*Fs/n-Fs/2;
hold on;
plot(f,abs(y1),'r')
plot(f,abs(y2),'b')