1、尽管公式与理论公式不完全一样，其原因为MATLAB里向量的第一个元素角标为1而不是0.
2、对于一个信号，我们将定义域离散化，生成相应的一个向量t。对应的值域离散化成为一个向量x。
3、假设这个信号的定义域长为lent，向量t为N维向量，则此信号离散化的抽样周期为Ts=1/fs=lent/(N-1)，其中fs为抽样频率。
4、由上述离散傅里叶公式，我们可以知道将t用fft函数作用后，仍然得到一个N维向量。
5、其频域的长度我们定义为lenf，则满足lent=(N-1)*Ts，固lenf=((N-1)*(N-1)/N)/lent=fs*(N-1)/N。N较大时，lenf=fs。
6、至此得到频域的向量为f=(0:N-1)/(N-1)*lenf=(0:N-1)*fs/N。根据那奎斯特抽样定理，抽样频率要高于信号中最高频率的两倍，才不会失真
7、因此频谱中（fs/2,fs）为无用谱，故频域信号的定义域向量与值域向量都应该做减半处理。即：f=f(1,N/2);y=abs(fft(x));y=y(1.N/2);好了，我们可以画出信号的时域与频域图像了。
