信号频谱分析 1. 观测已知方波信号、正弦波信号的频谱 分析频率为4KHz、8KHz的占空比为50 的方波信号、正弦波信号的频谱。记录所得频谱图。 2. 观测实时模拟信号（语音）的频谱 用音频设备采集一段语音，将语音存为.wav格式。对wav文件作分段傅里叶变换分析。语音是分音节的，应把它分段分析，而且实际运用中的数字信号处理的FFT的点数是有限的，一般只能达到千点。用傅里叶反变换IFFT，从频域恢复信号。画出频谱图和语音波形图-Signal spectrum analysis

信号频谱分析 1. 观测已知方波信号、正弦波信号的频谱 分析频率为4KHz、8KHz的占空比为50 的方波信号、正弦波信号的频谱。记录所得频谱图。 观测实时模拟信号（语音）的频谱 用音频设备采集一段语音，将语音存为.wav格式。对wav文件作分段傅里叶变换分析。语音是分音节的，应把它分段分析，而且实际运用中的数字信号处理的FFT的点数是有限的，一般只能达到千点。用傅里叶反变换IFFT，从频域恢复信号。画出频谱图和语音波形图-Signal spectrum analysis 1.

2．利用FFT对信号进行谱分析 对于连续信号xa(t)=cos(2πf1t) +5cos(2πf2t) +cos(2πf3t) ，其中f1=6.5kHz, f2=7kHz, f3=9kHz, 以采样频率fs=32 kHz对其进行采样， （1）对xa(t) 信号采集16点样本，分别作16点和补零到256点的FFT，并分别绘出对应的幅频特性曲线。 （2）对xa(t)信号采集256点样本，分别作256点和512点的FFT，并分别绘出对应的幅频特性曲线。 （3）比较（1）和（2）

关于信号处理中傅立叶变换的MATLAB函数,可以与FFT进行对比-About Fourier transform of MATLAB in signal processing function, can be compared with FFT