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你好，这是我的回答，希望可以帮到你。
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1）结果讨论
一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。
二，假设采样点不在正弦信号的波峰、波谷、以及0电压处，频谱则会产生泄露（leakage）。
三，对于同样的采样率fs，提高FFT的点数N，则可提高频谱的分辨率。
四，如果采样频率fs小于2倍信号频率2*fs（奈圭斯特定理），则频谱分析结果会出错。
五，对于（二）中泄露现象，可以通过在信号后面补零点解决。
2）程序及注解如下
%清除命令窗口及变量
clc;
clear all;
%输入f、N、T、是否补零（补几个零）
f=input('Input frequency of the signal: f\n');
N=input('Input number of pointsl: N\n');
T=input('Input sampling time: T\n');
flag=input('Add zero too sampling signal or not? yes=1 no=0\n');
if(flag)
ZeroNum=input('Input nmber of zeros\n');
else
ZeroNum=0;
end
%生成信号，signal是原信号。signal为采样信号。
fs=1/T;
t=0:0.00001:T*(N+ZeroNum-1);
signal=sin(2*pi*f*t);
t2=0:T:T*(N+ZeroNum-1);
signal2=sin(2*pi*f*t2);
if (flag)
signal2=[signal2 zeros(1, ZeroNum)];
end
%画出原信号及采样信号。
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,signal);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude(volt)');
title('Singnal');
hold on;
subplot(2,1,1);
stem(t2,signal2,'r');
axis([0 T*(N+ZeroNum) -1 1]);
%作FFT变换，计算其幅值，归一化处理，并画出频谱。
Y = fft(signal2,N);
Pyy = Y.* conj(Y) ;
Pyy=(Pyy/sum(Pyy))*2;
f=0:fs/(N-1):fs/2;4
subplot(2,1,2);
bar(f,Pyy(1:N/2));
xlabel('Frequency(Hz)');
ylabel('Amplitude');
title('Frequency compnents of signal');
axis([0 fs/2 0 ceil(max(Pyy))])
grid on;
祝你好运！
我可以帮助你，你先设置我最佳答案后，我百度Hii教你。
没那么复杂，可以用简单的余弦窗代替，我试过做降噪和变调，效果挺好的。
例如：
double Data_real[1024];
double Data_imagine[1024];
w=2*PI/1024;
for(long i=0;i1024;i++)
{
Data_real[i]*=(0.5*(cos(w*(i-1024*0.5+0.5))+1));//余弦窗
};
FFT(1024,false,Data_real,Data_imagine,real_out,imagine_out);
需要注意的是加窗之后，各处理段之间要进行重叠混合处理。
参见 数字信号处理第三版 程佩清 著，算法导论里也有讲FFT的
英飞凌单片机又不是DSP 应该没有内嵌的算法，所以应该可以直接套用通用的C语言程序
