Matlab 使用IFFT获取原始信号并解析VAL'；s定理

我有一个电流信号（以csv格式提取），是我从cadence模拟中获得的，时间超过30 ns。在FFT之前，我已经去除了直流偏移，并应用了加窗功能。通过

sqrt（N）

进行归一化FFT。我用

fftshift（X）

将零频率分量移到所需频谱的中心。我得到了我想要的FFT。我还想通过

ifft

返回我原来的加窗信号，但它没有显示我的加窗信号，而是只显示我使用的加窗函数的一个版本。我的样本信号是真实的，并不复杂

我还有一个问题。我的FFT前和FFT后的功率相同。如何在图形中以智能方式显示Parseval的theroem

我还添加了我的MATLAB代码，没有上传csv和生成向量。我的

y

值是

Current\u wo\u dc

MATLAB代码：

N = length(Current_wo_dc);
ts = 1.0e-12;
Fs = 1/ts;
tmax = (N-1)*ts;
tm = 0:ts:tmax;
f = -Fs/2:Fs/(N-1):Fs/2;

fn=hanning(N);  % hanning window function
Z = Current_wo_dc'.*fn; 

Power_Z = sum(Z.^2); % power in time domain

%FFT
fftY = fft(Z);
y = fftshift(fftY);
Y = abs(y);
a3 = Y/sqrt(N);

Power_fftY = sum(fftY.*conj(fftY))/length(fftY); % power in frequency domain

%IFFT:
I = ifftshift(fftshift(Z));
II = I*sqrt(N);

%PSD
psd = a3.^2;
psd_db = 10*log10(psd);

subplot(311), plot(Z); % windowed signal
subplot(312), plot(a3); % fft across frequency bin not shifted along frequency
subplot(313), plot(II); % ifft 

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据我所知，在你的代码中，你犯了一个错误。当您提到傅里叶逆变换时，您正在执行（

ifftshift（fftshift（Z））

），这不会改变任何东西。你应该把

I

定义为：

II=sqrt（N）*real（ifft（ifftshift（y））

@MuradOmar，我试过你的代码，但还是一样的。你可以做的是，在一个简单的教科书示例上尝试代码（其中任何一个），看看你是否得到了预期的结果，如果没有，那么你可以很容易地跟踪出了什么问题。我不太明白你在

I=ifftshift（fftshit（Z））

Z作为一个时域信号，这有什么意义？谢谢。我解决了。实际上，我的第一个图形的绘图名称有点错误，与图2和图3重叠。