为了在 matlab 中绘制频谱的幅度，您可以执行以下操作。在哪里

• y是信号
• fs是采样频率

代码：

spectrum = 10*log(abs(fftshift(fft(y))) / length(y));   %compute the FFT
precision = fs/length(y);
f = linspace(-fs/2+precision/2, fs/2-precision/2, length(y)); % Create the frequency axis and put the measure in the middle of the bin.
plot(f,spectrum);

瞧。

多一点解释：

• fft(y)：产生复频谱（复数的幅度和相位）。fft 函数将频谱的负部分放在右侧。
• fftshift(fft(y))：在数据的开头带来频谱的负部分，因此它可以显示在频谱的左侧。
• abs( fftshift(fft(y)) )：提取值的幅度，从而去除相位并产生实数。
• abs( fftshift(fft(y)) ) /length(y) ：标准化您的光谱。由于 DFT 或 FFT 是积分，数据集越大，幅度越大。通过除以样本数，我们得到一个不依赖于采集长度的幅度。做 length(y) 与 fs*T 相同（其中 T 是采集时间的长度）。
• 10*log( abs( fftshift(fft(y)) ) /length(y) )：将在对数刻度上缩放频谱。我们经常这样做是为了能够看到更大范围的值。如果您的本底噪声为 -80dB，而您的信号为 0dB。这意味着幅度为 1，噪声水平为 0.00000001。您无法在线性图上真正看到两者。

在您的问题中，您问：

为什么我们用2/(f_s*T)

我解释了划分。至于乘以 2，我不确定您从哪里获取此信息，但我猜您查看了一个旨在显示单面光谱的示例。双面光谱上升 tu A/2。如果您测量的是真实信号（输入端没有复数值），则频谱是对称的，因此查看它的正侧更有意义。

最后，你说：

我刚刚读到： A = abs(X_total) * 2/(f_s*T)应该产生幅度并且f = linspace(0,f_s,length(X_total))应该产生相应的频率。

幅度部分是正确的。f = linspace(0,f_s,length(X_total))是错误 的 你的频谱将上升到 fs/2（奈奎斯特频率）。

至于 y_envelope，您的脚本没有显示 theta 和 Phi 的值。它们是标量还是向量？

一种方法是简单地绘制绝对值：

X_total = fft(x_total);
figure;
plot(10*log10(abs(X_total).^2));

请注意，如果您的信号是真实的，则只能绘制矢量的第一部分。
另一种选择是使用韦尔奇周期图

figure;
pwelch(x_total);

离散傅里叶变换或 FFT 的幅度校正旨在更好地解释结果。例如，可以预期幅度为 1 的余弦在频域中具有幅度为 1 的峰值。代码“FFTR.m”的位应该为真实信号和单面频谱完成工作。您可以在没有输出的情况下使用它来获得具有 dB 比例的图像：

FFTR(x_total)

或使用线性刻度：

[fftR,fftAxe] = FFTR(x_total,1/f_s);plot(fftAxe,fftR,'x');grid on