%開關頻率為8kHz，采樣頻率20MHZ，一個開關周期內的采樣數據為2500個
y=0;
xmax=0;
ymax=0;
ff1=fft(ff.signals.values,2500);%此處注意一個問題，當仿真模型中ff的數據類型為array時，此句改為ff1=fft(ff,2500)才能運行，傅里葉變換后的數據類型為2500X2，計算
                                %計算結果好像不對，不過為什么這樣還沒有搞清楚
% 如果x的長度小于N，則在其后補0使之長度為N的序列，用戶也可以省略N，這時采用的就是x的長度；如果x是一個矩陣則計算x中每列的N點DFT。   
%傅里葉變換后得到的數據就是各個頻率成分的系數，也就是頻譜特性，它是一個復數，具有幅值和相位兩個特性，我們研究的通常是其幅頻特性。
for i=1:1:2500;
    x=real(ff1(i));
    x1=imag(ff1(i));
    ff2(i)=sqrt(x*x+x1*x1)/2500;%傅里葉變換的幅值
    if ff2(i)>ymax 
        ymax=ff2(i);%最大值
        xmax=i-1;%最大值的級數
    end;
    y=y+ff2(i);%總和
end
str2mat(num2str(ymax),num2str(xmax),num2str(y/2500))%由字符構成矩陣，低位用空格填補。num2str將數字量轉換為字符量
figure(1);
f = (1/5e-8)*(0:2499)/2500;
% plot(f,Pyy(1:257))
% zj=abs(ff1)/2500
zj=20*log10(abs(ff1)/2500)
plot(f,zj(1:2500))
figure(2)
bar(ff2(1,1:100))