在工程与科研领域，频域分析是不可或缺的一部分。今天，让我们用MatLab探索快速傅里叶变换（FFT）的魅力及其背后的功率谱密度！FFT能将时域信号转换为频域信号，帮助我们更直观地理解数据特性。

首先，我们需要准备一段时域信号。例如，一个简单的正弦波或采集到的实际数据均可。接下来，在MatLab中输入FFT函数，运行后即可得到对应的频谱分布。此时，你会看到频率轴上不同峰值的位置，它们代表着信号的主要成分。💡

进一步地，通过功率谱分析，我们可以评估各频率分量的能量大小，这对滤波设计、噪声抑制至关重要。只需调用`pwelch()`等内置函数，就能轻松绘制出平滑的功率谱曲线。📈

无论是学习信号处理的基础知识，还是深入研究复杂系统，掌握FFT与功率谱都是必修课。快来动手试试吧！📊🔍