该代码对信号进行FFT并将其绘制在新的频率轴上。对绘制FFT幅度时的频率轴如何产生混淆
f=600;
Fs=6000;
t=0:1/Fs:0.3;
n=0:1:length(t);
x=cos(2*pi*(400/Fs)*n)+2*sin(2*pi*(1100/Fs)*n);
y=fft(x,512);
freqaxis=Fs*(linspace(-0.5,0.5, length(y)));
subplot(211)
plot(freqaxis,fftshift(abs(y)));
我明白了为什么我们使用fftshift，因为我们希望看到在0赫兹（DC）价值为中心的信号，这是观察好。
但是我似乎是混淆频率轴是如何定义的。具体而言，为什么我们特别将[-0.5 0.5]的范围乘以Fs，并且我们获得[-3000 3000]范围？它可能是[-0.25 0.25]。
范围介于[-Fs/2,Fs/2]之间的原因是因为Fs/2是Nyquist frequency。这是可能的最大频率，具有可视化的能力，并且频率分解中最终会出现的频率。我也不同意你的评论，其范围“可能在[-0.25,0.25]”之间。这与奈奎斯特频率的定义相反。
从信号处理理论，我们知道我们必须采样至少两倍的信号带宽，才能正确重构信号。带宽被定义为可以在您的信号中看到的最大可能频率分量，这也称为奈奎斯特频率的。换句话说：
Fs = 2*BW
的，我们可以可视化的频谱和最终带宽/奈奎斯特频率的上限值设定为：
BW = Fs/2;
因此，因为你的采样频率为6000赫兹，这个装置奈奎斯特频率是3000赫兹，所以可视范围是[-3000,3000]赫兹，这在你的幅度图中是正确的。
顺便说一句，你的bin中心的每个频率是不正确的。您将FFT中的二进制文件总数指定为512，但您指定的文件箱的方式是相对于信号的总长度。我很惊讶为什么你没有得到语法错误，因为fft函数的输出应该给你512点，但你的频率轴变量将是一个大于512的数组。在任何情况下，这是不正确的。在每个箱i频率应该是：
f = i * Fs/N, for i = 0, 1, 2, ..., N-1
N是个总数你在你的FFT，这是512你原本作为length(y)，这是不正确......所以这可能是您检查频率轴时出现混淆的原因。你可以通过参考用户Paul R的精彩帖子来了解为什么会出现这种情况：How do I obtain the frequencies of each value in an FFT?
请注意，我们只指定了从0到N-1的bin。考虑到这一点，当你指定每个频率的bin中心，你通常在linspace命令指定额外点和删除最后一个点：
freqaxis=Fs*(linspace(-0.5,0.5, 513); %// Change
freqaxis(end) = []; %// Change
顺便说一句，你声明freqaxis的方式是有点混淆了我。这对我来说是更具可读性：
freqaxis = linspace(-Fs/2, Fs/2, 513);
freqaxis(end) = [];
我个人讨厌使用length和我喜欢numel更多。
在任何情况下，当我运行更正后的代码，以指定的bin中心，我现在得到这个情节。需注意，我插入多个数据光标在频谱的峰值，其对应的频率为每一个已经声明余弦（400赫兹和1100赫兹）的：
你看到了有一些轻微的不准确，主要是由于您指定的箱数（即512）。如果你增加了箱子的总数，你会发现每个峰值的频率会更准确。