matlab中IFFT函数的用法

matlab中IFFT函数可以实现一维反DFT算法。调用格式为A＝IFF（X，N，DIM）。X表示输入图像；N表示采样间隔点，如果X小于该数值，那么Matlab将会对X进行零填充，否则将进行截取，使之长度为N；DIM表示要进行离散傅立叶变换。IFFT函数和离散傅立叶变换函数FFT完全相同。

扩展资料：

IFFT函数计算量小的显著的优点，使得IFFT在信号处理技术领域获得了广泛应用，结合高速硬件就能实现对信号的实时处理。例如，对语音信号的分析和合成，对通信系统中实现全数字化的时分制与频分制(TDM/FDM)的复用转换，在频域对信号滤波以及相关分析。

通过对雷达、声纳、振动信号的频谱分析以提高对目标的搜索和跟踪的分辨率等等，都要用到IFFT函数。IFFT函数的出现，对数字信号处理学科的发展起了重要的作用。

Y=ifft(SLM,[],1)和Y=ifft(SLM,128)才是一样的。
第一种用法：
ifft(SLM,[],dim)中的dim表示维度，1表示列，2表示行。第二个参数为[]表示点数与原矩阵每列元素数。如果是 ifft(SLM,N,1) 则表示列ifft的点数为N。
第二种用法ifft(SLM,128)对于矩阵，仅对列进行ifft

ifft是离散傅里叶逆变换的意思。
1 MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：
Y=fft(X,n,dim)
(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立叶变换。
(2)当X是一个矩阵时，返回一个矩阵并送Y，其列(行)是对X的列(行)的离散傅立叶变换。
2 离散傅立叶变换的逆变换
MATLAB中，对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：
Y=ifft(X,n,dim)
函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。

matlab的FFT函数；相关语法：；Y=fft(X)；Y=fft(X,n)；Y=fft(X,[],dim)；Y=fft(X,n,dim)；定义如下：；相关的一个例子：；Fs=1000;%采样频率；T=1/Fs;%采样时间；L=1000;%总的采样点数；t=(0:L-1)*T;%时间序列（时间轴）；%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一；y=x+2

matlab的FFT函数
相关语法：
Y=fft(X)
Y=fft(X,n)
Y=fft(X,[],dim)
Y=fft(X,n,dim)
定义如下：
相关的一个例子：
Fs=1000;%采样频率
T=1/Fs;%采样时间
L=1000;%总的采样点数
t=(0:L-1)*T;%时间序列（时间轴）
%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号x=0.7*sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);
y=x+2*randn(size(t));%混入噪声信号
plot(Fs*t(1:50),y(1:50))%画出前50个点
title('SignalCorruptedwithZero-MeanRandomNoise')
xlabel('time(milliseconds)')
NFFT=2^nextpow2(L);%求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024
Y=fft(y,NFFT)/L;%进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面精确看出原始信号幅值）f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)
%画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))
title('Single-SidedAmplitudeSpectrumofy(t)')
xlabel('Frequency(Hz)')
ylabel('|Y(f)|')

ifft是离散傅里叶逆变换的意思。
1 MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：
Y=fft(X,n,dim)
(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立叶变换。
(2)当X是一个矩阵时，返回一个矩阵并送Y，其列(行)是对X的列(行)的离散傅立叶变换。
2 离散傅立叶变换的逆变换
MATLAB中，对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：
Y=ifft(X,n,dim)
函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。
明天再详细回答你的问题。有事