我有一个时变信号（a），我把它的fft。我需要将频率相关的加权因子乘以fft的y轴值;但如果我这样做：
xdft = fft(a);
xdft = xdft(1:length(x)/2+1); % only retaining the positive frequencies
freq = Fs*(0:(L/2))/L;
并且绘图（freq，xdft）我在信号的正确频率处获得~2000的峰值fft值（y轴）。但原始信号峰值（幅度）为~46。我需要知道这些数字是如何相关的，这样我就可以对fft值进行加权。
答案 0 :(得分：4)
你忘了除以DFT长度。看看this example。
考虑fft的输出很复杂。因此，如果您想绘制实际功率谱密度，您应该将输出乘以其复数共轭，如下所示：
Pyy = xdft.*conj(xdft)/L;
修改： 对于幅度谱，你应该做这样的事情：
xdft=abs(xdft/L); % same as sqrt(xdft.*conj(xdft))/L
Y=xdft(1:L/2+1); % copy half of data since the other half is redundant
Y(2:end-1) = 2*Y(2:end-1); % correct the amplitudes
编辑2 ： 只是想指出一本非常棒的书（我认为最好），它以一种非常容易理解的方式解释了傅立叶系列的工作原理（以及更多）。
Alan V. Oppenheim，Alan S. Willsky和S. Hamid Nawab。 1996。 Signals＆amp;系统（第2版）。 Prentice-Hall，Inc.，Upper Saddle River，NJ，USA。