这四句代码是关于对电压数据（voltage）进行快速傅里叶变换（FFT），并生成相应的频率向量，提取并计算频谱的幅度，同时只保留正频率部分。
五句代码如下图所示：
% 计算采样频率
dt = mean(diff(time)); % 计算时间间隔
Fs = 1 / dt; % 采样频率
% 对电压数据进行FFT变换
Y = fft(voltage, N_fft);
% 计算频率向量
f = (0:(N_fft/2-1)) * (Fs / N_fft);
% 计算FFT的幅度
amplitude = abs(Y / N_fft);
% 只取正频率部分
amplitude = amplitude(1:N_fft/2);1、计算采样频率
% 计算采样频率
dt = mean(diff(time)); % 计算时间间隔
Fs = 1 / dt; % 采样频率计算采样频率 fs。采样频率是数据中时间间隔的倒数。假设你的时间间隔是恒定的（例如 0.001 秒），则：
在这个例子中，时间间隔为 0.001 秒，所以采样频率 fs = 1000 Hz。
2、对电压数据进行FFT变换
% 对电压数据进行FFT变换
Y = fft(voltage, N_fft);“Y = fft(voltage, N_fft)；”这行代码使用 MATLAB 或类似环境中的 fft 函数来对电压信号进行快速傅里叶变换 (FFT)。其作用是将时域信号转换为频域信号。
“voltage”这是输入的时域电压数据，是一个向量。它代表了电压信号随时间变化的情况。
“N_fft”这是指定的 FFT 变换的点数。即使 voltage 的长度小于或大于 N_fft，函数 fft 仍会基于 N_fft 的长度进行计算。如果 N_fft 大于 voltage 的长度，voltage 会在末尾用零填充（zero-padding），提高频率分辨率。如果 N_fft 小于 voltage 的长度，voltage 会被截断。
“fft 函数”对输入的电压信号进行 FFT，输出的是一个复数向量 Y。其中每个元素的模表示频域中对应频率的幅值，实部和虚部分别表示余弦和正弦分量，复数相位角表示相位信息。
3、计算频率向量
% 计算频率向量
f = (0:(N_fft/2-1)) * (Fs / N_fft);“f = (0:(N_fft/2-1)) * (Fs / N_fft);”这一行代码用于生成相应的频率向量 f，表示 FFT 结果对应的频率值。
“0:(N_fft/2-1)”这部分创建了一个从 0 到 N_fft/2 - 1 的整数向量。由于 FFT 的结果是对称的（共轭对称性），我们只需要保留前一半的频率分量（通常称为正频率分量）。因此，N_fft/2 个频率分量是足够的。
“Fs”这是采样频率，表示每秒采集的样本数。它与时域数据的采样速率相关，决定了频域的范围。
“(Fs / N_fft)”这是频率分辨率，表示 FFT 结果中每个频率点之间的间隔。它等于采样频率 Fs 除以 FFT 的点数 N_fft。因此，频率向量的最小间隔就是 Fs / N_fft。
4、计算FFT的幅度
% 计算FFT的幅度
amplitude = abs(Y / N_fft);“amplitude = abs(Y / N_fft);”这行代码计算 FFT 结果的幅度谱。
“Y”这是之前通过 fft 计算得到的复数向量，表示信号的频域信息。Y 包含了每个频率分量的复数值，其中实部和虚部分别表示信号的余弦和正弦分量。
“abs()”这是计算复数的绝对值，也就是模值。傅里叶变换的结果 Y 是一个复数值，使用 abs(Y) 可以得到每个频率分量的幅值（即信号在该频率上的能量大小）。具体来说，复数的模是通过其实部和虚部计算的：
这样，abs(Y) 就是各个频率分量的幅度。
“Y / N_fft”FFT 的结果通常需要除以 FFT 的点数 N_fft 以进行归一化。因为 fft 函数的输出幅度会放大 N_fft 倍，因此我们需要除以 N_fft，确保得到的幅度是信号的真实幅值，而不是放大后的值。通过这种归一化处理，幅度值会反映信号的实际大小。
例如：如果时域信号的幅度为 1，则通过除以 N_fft，频域中的幅度谱在能量和信号幅值上会被正确调整。
5、幅度取正频率部分
% 只取正频率部分
amplitude = amplitude(1:N_fft/2);“amplitude = amplitude(1:N_fft/2);”这行代码只保留正频率部分的幅度谱。
“amplitude(1:N_fft/2)”这部分代码是对 amplitude 向量进行索引操作，只保留前 N_fft/2 个元素。
原因：在对信号进行 FFT 之后，频谱结果是对称的，即频率分量既有正频率部分，也有负频率部分（根据复数共轭对称性）。对于实数信号，负频率部分是冗余的，因为它与正频率部分的信息相同。
具体来说：
FFT 的结果 Y 中，前半部分（从索引 1 到 N_fft/2）对应正频率；
后半部分（从索引 N_fft/2 + 1 到 N_fft）则对应负频率。
因为我们只关心信号的正频率部分，所以通过 amplitude(1:N_fft/2)，我们只保留正频率的幅度谱。
6、总结
通过 fft(voltage, N_fft)，我们得到了频域的复数信号 Y。
通过 f = (0:(N_fft/2-1)) * (Fs / N_fft)，我们得到了频率向量 f，用于与 Y 对应的频率值。这个频率向量只表示前一半的频率，因为傅里叶变换的结果是对称的，我们只关心正频率部分。
通过 amplitude = abs(Y / N_fft)`，我们得到经过归一化处理的 FFT 结果的幅度谱，表示信号在不同频率上的能量分布。
通过 amplitude = amplitude(1:N_fft/2)，只保留正频率部分的幅度，因为对于实数信号，负频率部分是对称的，不需要重复保留。
