matlab fft没有误差,matlab仿真FFT结果幅值比实际的略有降低？

clc;clear;

filename='TestAcceleration.xlsx'; % Excel数据文件名称

sheet=1; % 数据读写工作表worksheet编号

ReadRange='A4:B40003'; % 读取时域信号数据范围

WriteRange='E4'; % 写入幅频特性数据起始位置

Num=xlsread(filename,sheet,ReadRange);

[m n]=size(Num); % 获取数据维数，主要是获取数据行数

time=Num(:,1);

Acceleration=Num(:,2); % 要进行FFT运算的数据所在列数

plot(time(1:6000),Acceleration(1:6000))

xlabel('时间 [s]');

ylabel('加速度 [m/s2]');

title('加速度时域波形');

Fs=4e4; % 采样频率

NFFT=4096; % 每个分块数据个数

N_Frame=floor(2*m/NFFT-1); % 根据数据长度计算的分块数目，分块间按50%重叠率

temp_Amplitude_Acceleration=zeros(N_Frame,NFFT); % 每一行用来存储每个分块FFT变换后的幅值

w_hann=hann(NFFT,'periodic'); % 汉宁窗，是长度为NFFT的列向量

for i=1:N_Frame

temp=Acceleration((i-1)*(NFFT/2)+1:(i+1)*(NFFT/2)).*w_hann;

fft_Acceleration=fft(temp,NFFT); % 对每一分块进行加窗FFT变换

temp_Amplitude_Acceleration(i,:)=(abs(fft_Acceleration))/(NFFT/2)*2; % 幅值转换，包括汉宁窗幅值恢复系数2

temp_Amplitude_Acceleration(i,1)=temp_Amplitude_Acceleration(i,1)/2; % 直流分量

end

F=([1:NFFT]-1)*Fs/NFFT;

avg_Amplitude_Acceleration=mean(temp_Amplitude_Acceleration); % 将所有分块相同频率对应的幅值进行平均

plot(F(1:NFFT/2+1),avg_Amplitude_Acceleration(1:NFFT/2+1)); %显示换算后的FFT模值结果，因FFT结果具有对称性，只显示一半

xlabel('频率 [Hz]');

ylabel('加速度 [m/s2]');

title('幅度-频率曲线图');

data=[F;avg_Amplitude_Acceleration]; % 组成幅频特性数据矩阵，第一行为频率，第二行为幅值

data=data'; % 转置

xlswrite(filename,data,sheet,WriteRange); % 写出幅频特性数据到指定位置

k=find(F>400);

plot(F(1:k),avg_Amplitude_Acceleration(1:k)); %显示400Hz之前的幅频特性

xlabel('频率 [Hz]');

ylabel('加速度 [m/s2]');

title('幅度-频率曲线图');

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