T=128;
N=128;
dt=T/N;
t=dt*(1:N);
x=2*cos(2*t-pi/4);
...
（我觉得这个信号存在一点问题，因为t是从1开始的，所以它的初相应该和-pi/4有点差别吧。）
为什么进行FFT，用angle得到相位－频率特性却不能反映这个信号的初始相位？
胡广书的《数字信号处理－理论、算法与实现（第二版）》第三章第八节《关于正弦信号抽样的讨论》，得出了关于正弦信号抽样的六个结论，最后总结了一个总的原则：抽样频率应为信号频率的整数倍，抽样点数应包含整周期。
书中的结论五与采样频率和抽样点数有很大的关联。结论五主要说只有满足了上面的那个总的原则，频谱泄漏才不会发生。我想不光是幅度谱的频谱泄漏现象，抽样频率和抽样点数同样会对相位谱产生影响。
考虑一个无限长的正弦信号（相当于初相为－90°），如果我们截取它的整数个周期，然后对截短的信号进行周期延拓，则得到的延拓的信号与原无限长正弦没有区别。
现在我们再次对这个无限长的正弦进行截短，长度为1.5个周期，然后对截短信号进行周期延拓，看看我们得到了什么？
下图，截短信号
下图，对截短信号周期延拓：
可以看出，此时进行周期延拓得到的信号与原来的正弦信号大相径庭。新的周期信号是一个周期的偶函数，原无限长正弦是一个周期的奇函数，两者奇偶性都不一样了，因此不能指望利用新的信号的DFT求出原信号的初相。exp(-jωt)=cos(ωt)-jsin(ωt)，进行变换的时候，若f(t)为实偶函数，则f(t)sin(ωt)就是奇函数，对一个奇函数在对称区间内积分只能得到0，因此实偶函数的傅立叶变换肯定是实的，对一个实数用angle求相位，当然相位是0。而原正弦肯定是初相为－90°。
我想这就是问题所在，DFT就是DFS，只不过DFT先将有限长信号进行周期延拓，然后求DFS，再截取一个周期。
使用DFT，在有限的观测时间内采集信号的信息。如若观测时间内正好得到了整数个正弦周期，则DFT的周期延拓可以不失真的表示原正弦，可是如果观测时间内得到的信号不是整数个周期，那么问题随之而来，就像上面的例子，观测时间内得到了1.5个周期的正弦，然后进行周期延拓，显然乱了套。
如果满足了胡广书老师所总结的抽样条件，则对正弦的DFT谱无疑可以很好地反映初相，我写了两个例子：
第一个例子，信号只包含一个正弦：
t=linspace(0,2-0.125,16);
x=cos(2*pi*t+pi/4);
X=fft(x);
stem(abs(X));
figure;
stem(angle(X)/pi*180);
幅度谱：
相位谱：
可以看见DFT相位谱第三个点对应正弦的相位，刚好是45°。
第二个例子信号中包含两个正弦：
t=linspace(0,2-0.125,16);
x=cos(2*pi*t+pi/4)+2*cos(2*pi*0.5*t+pi/8);
X=fft(x);
stem(abs(X));
figure;
stem(angle(X)/pi*180);
幅度谱：
相位谱：
可以看见DFT相位谱第二个和第三个点对应两个正弦的相位，刚好是22.5°和45°。
如果没有满足上面所说的条件，就会得到不准确的结果，有兴趣可试试下面的代码：
t=linspace(0,2.5-0.125,32);
x=cos(2*pi*t+pi/4);
X=fft(x);
stem(abs(X));
figure;
stem(angle(X)/pi*180);
如何克服这个问题？我觉得这非常困难。在不能预知信号频率的情况下，无法确定采样频率和观测点数。也许可以先进行一次观测，通过幅度谱估计出正弦的频率，然后根据频率调整抽样频率，重新对信号进行采样，使采样符合上面所述的条件。但是这样做有很多的问题，例如硬件可能不好实现。而且虽然第二次调整了采样频率和抽样点数，可是初始相位已经无法得到了，因为第二次采样不可能再从零时刻开始。
Sandygreta同学说可以这样做，先以较高的抽样频率对信号进行采样，通过FFT幅度谱估算出正弦信号的频率，然后计算出满足抽样条件的最佳的抽样频率和观测时间，使抽样频率为正弦频率的整数倍（大于2倍），且观测时间内能正好得到整数个正弦周期。然后对刚才采集的信号样本进行插值，接着使用计算出来的采样频率和观测时间对插值的结果重新采样，计算FFT，得到初始相位。