用matlab实现傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱和振幅谱有什么用？怎么分析？

傅立叶变换广泛应用于物理学、电子学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。

例如，在信号处理中，傅立叶变换的典型用途是将信号分解成频谱——显示频率对应的振幅。

扩展数据:

信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如傅立叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。

频谱分析包括确定性信号分析和随机信号分析。通常，最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。

谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析的信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了高阶谱分析方法。

高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格型自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。此外，还有阵列信号处理。