1) 除了负频率之外，FFT 函数提供的最小频率是多少？是零吗？
2）如果它为零，我们如何在对数刻度上绘制零？
3）结果总是对称的？或者只是看起来是对称的？
4）如果我使用abs(fft(y))来比较2个信号，我是否会失去一些准确性？
1) 除了负频率之外，FFT 函数提供的最小频率是多少？是零吗？
fft(y)返回一个向量，其 DFT 的第 0 到第 (N-1) 个样本y，其中 y(t) 应被视为在 0 ... N-1 上定义（因此，y(t) 的“周期性重复”可被视为在 Z 上定义的周期信号）。
第一个样本为fft(y)对应频率0。
实数、离散时间、周期信号的傅立叶变换也具有离散域，并且是周期的和埃尔米特的（见下文）。因此，变换为负频率是正频率的相应样本的共轭。
例如，如果您解释（周期性重复）y作为在 Z 上定义的周期性实数信号（采样周期 == 1），则域fft(y)应解释为 N 个等距点 0, 2π/N ... 2π(N-1)/N。负频率 -π ... -π/N 处的变换样本是频率 π ... π/N 处样本的共轭，并且等于频率处样本
π ... 2π(N-1)/N。
2）如果它为零，我们如何在对数刻度上绘制零？
如果你想画某种波特图 http://en.wikipedia.org/wiki/Bode_plot您可以仅绘制正频率的变换，忽略对应于最低频率（特别是 0）的样本。
3）结果总是对称的？或者只是看起来是对称的？
It has 厄米对称性 http://en.wikipedia.org/wiki/Hermitian_symmetry if y是实数：其实部是对称的，其虚部是反对称的。换句话说，其幅度是对称的，而其相位是反对称的。
4）如果我使用abs(fft(y))来比较2个信号，我是否会失去一些准确性？
如果你的意思是abs(fft(x - y))，这没问题，您可以使用它来了解差异（或误差，如果 x 是 y 的估计）的频率分布。如果你的意思是abs(fft(x)) - abs(fft(y))(???) 你至少丢失了相位信息。
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