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用MATLAB 实现傅里叶变换:
用户任意输入一个函数，然后，输出函数的傅里叶变换函数，然后输出振幅频率 。
x=sin(2*pi*t); %任意输入一个函数。
y=fft(x); %傅里叶变换函数。
plot(abs(y)); %振幅频率。
函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。这种关系使一个集合里的每一个元素对应到另一个（可能相同的）集合里的唯一元素。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
问题一，从原理上讲，应该原始信号的y值是啥单位fft后的单位也是啥，原始信号的y值表示是啥fft后的y值也是啥。
问题二，对于一个标准的信号，如sin，cos等，是很好找出规律的，除了第一个点的直流分量的幅值是点数N倍的关系，其它的频率的幅值就是原始信号峰值的N/2倍。但对于一个实际非平稳信号，你即使知道这个关系也没办法印证，拿你第二幅图来说假使你知道了某个频率值是30hz，然后在图中找到了其对应的幅度值，然后除以点数N的一半，你就算出30hz对应的时域的原始信号的幅值，那么你在原始信号图中怎么找到这个30hz的信号的部分，并得到它的幅值进行验证这个N/2倍的关系？
原始信号是很多频率成分的叠加，我们通常是用第二幅图中的频率和幅值还有相位谱图，计算得到一个由多个形如“时域幅值×sin（2pi×某频率＋相角）”相叠加的信号，用这个信号去无限地逼近原始信号，如果这些项足够多地话，用这些规则的函数描述和代替原始信号，这样就方便研究一个看上去毫无规则的实际信号，也是fft最核心和本质的实际意义。但这在实际应用中并不容易，主要是多个频率成分的叠加你就很难分开了，合在一起的信号在时域又没有一点频域的信息，你要频域信息就得做fft，而做完fft又没有时域信息，你就没法比较一个实际信号的时域幅值和频域幅值的关系了。多是用频域的幅值倒推时域的幅值，而且这时域幅值还没法和原始信号对应验证，因为你不知道这时域的幅值在原始信号中的位置，你咋对比验证呢？所以后来才研究出了小波分析这种东西。所以你所说的“但我求的好像不对”是如何得出的，真的很费解哦！
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