Fs = 1000;                    % 采样频率
T = 1/Fs;                     % 采样时间
L = 1000;                     % 总的采样点数
t = (0:L-1)*T;                % 时间序列（时间轴）
%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号
x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 
y = x + 2*randn(size(t));     % 混入噪声信号
plot(Fs*t(1:50),y(1:50))      %画出前50个点
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('time (milliseconds)')

NFFT = 2^nextpow2(L); % 求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024
Y = fft(y,NFFT)/L;    %进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面精确看出原始信号幅值）
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)

% 画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1))) 
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)')
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('|Y(f)|')
            

            
 
            
主要有两点注意的地方：
            
1、从公式上看，matlab的fft序号是从1到N，但是绝大多数教材上是从0到N-1。
            
2、Y=fft（x）之后，这个Y是一个复数，它的模值应该除以（length(x)2），才能得到各个频率信号实际幅值。