[펌] matlab에서 fft 사용 예

sin(2*pi*f0*t)를 sf의 샘플링 주파수로 양자화하고, fft하면,
principal 주파수 영역(-fn에서 fn까지, fn은 nyquist 주파수=sf/2)에서
-f0, f0부근에서 피크가 나올 겁니다.
f0가 sf보다 작을 수록 피크 폭이 줄 겁니다.

% Sinewave에 대한 Matlab에서 FFT 사용 예 %

f0 = 10;
t = 0:0.01:10;
y = sin(2*pi*f0*t);

dt = t(2) - t(1);
fs = 1/dt;

L = length(y);

n = 2^nextpow2(L);

f = (0:N-1)*(fs/n)
Y = fft(y)/n;

subplot(2, 1, 1), plot(t, y);
subplot(2, 1, 2), plot(f, abs(Y), '.-');

FFT C Source Code...

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C source code

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FFT (Fast Fourier Transform)

/*
   This computes an in-place complex-to-complex FFT
   x and y are the real and imaginary arrays of 2^m points.
   dir =  1 gives forward transform
   dir = -1 gives reverse transform
*/
short FFT(short int dir,long m,double *x,double *y)
{
   long n,i,i1,j,k,i2,l,l1,l2;
   double c1,c2,tx,ty,t1,t2,u1,u2,z;

   /* Calculate the number of points */
   n = 1;
   for (i=0;i<m;i++)
      n *= 2;

   /* Do the bit reversal */
   i2 = n >> 1;
   j = 0;
   for (i=0;i<n-1;i++) {
      if (i < j) {
         tx = x[i];
         ty = y[i];
         x[i] = x[j];
         y[i] = y[j];
         x[j] = tx;
         y[j] = ty;
      }
      k = i2;
      while (k <= j) {
         j -= k;
         k >>= 1;
      }
      j += k;
   }

   /* Compute the FFT */
   c1 = -1.0;
   c2 = 0.0;
   l2 = 1;
   for (l=0;l<m;l++) {
      l1 = l2;
      l2 <<= 1;
      u1 = 1.0;
      u2 = 0.0;
      for (j=0;j<l1;j++) {
         for (i=j;i<n;i+=l2) {
            i1 = i + l1;
            t1 = u1 * x[i1] - u2 * y[i1];
            t2 = u1 * y[i1] + u2 * x[i1];
            x[i1] = x[i] - t1;
            y[i1] = y[i] - t2;
            x[i] += t1;
            y[i] += t2;
         }
         z =  u1 * c1 - u2 * c2;
         u2 = u1 * c2 + u2 * c1;
         u1 = z;
      }
      c2 = sqrt((1.0 - c1) / 2.0);
      if (dir == 1)
         c2 = -c2;
      c1 = sqrt((1.0 + c1) / 2.0);
   }

   /* Scaling for forward transform */
   if (dir == 1) {
      for (i=0;i<n;i++) {
         x[i] /= n;
         y[i] /= n;
      }
   }
  
   return(TRUE);
}