两个时域信号相乘后的FFT

一、对于非周期信号：有频谱分辨率F,而频谱分辨率直接和FFT的变换区间有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2π/N...因此有最小的N>2π/F.就可以根据此式选择FFT的变换区间.二、对于周期信号

计算时域波形的峰（峰）值、均值、有限值、歪度、峭度和波峰因子等可以了解信号的变化.

这个问题,可以查查数字信号处理方面的书,讲的很详细了!采样点越多幅值当然是越大,要除采样点数,纵值就谱值

频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图.频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系.对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但

一个长度为n的信号A其fft之后得到的信号长度也是n得到的fft数据除了0频率分量幅度为时域值的n陪外其他亲率的幅度值是n/2倍所以要获得某个非零频率的幅度,需要将fft之后的数据除以n乘以2b_S=

加这两句就可以分析频率分量X=fft(xn);plot(n,abs(X))但是结果估计不是你所期望的.原因是pi/5pi/210*pi/9是数字频率,尤其是最后一个出现大于pi的情况,肯定是采样频率不

因为有些运算在频域计算更容易实现,比如卷积,而卷积又是信号滤波、相关运算的基础.特别是当FFT出现后,通过将时域信号变换到频域可以大大的减少运算量.个人感觉有些信号在频域看更直观,幅频和相频特性结合起

不管是傅里叶变换,还是你说的相乘,都是一种相关的概念,两个信号相乘后再积分,除非两者正交,得到的结果就是两者“相关的部分”.具体的方法可以参考信号与系统上册的最后一章的内容.这里就不重复了.

有点区别,非整数周期,除了谐波外,还有其他原来不存在的频谱.理论上N越大,频谱分辨率越高

采样频率保持不变吗?采样点增加一倍是指的N增大一倍吗?周期变了吗?你能不能说清楚点?再问：采样频率不变，周期不变，N增大一倍，谢谢。再答：那就是说采样频率增大了一倍？周期为N的提法是错的哦？这样的话最

呵呵!我也是不会来查的,好不容易找到了,没想到还没有解答!可怜呀!~

用matlab直接变换,相关的程序代码搜索下就有.或者到中国振动论坛查找.

假如你变换后了,那么幅值=abs（FFT（y））；f=2*pi*k/N;(k=0、1、2、3、.、N-1）N是原始数据的个数.再问：那如果用plot这个函数画出频谱图，那横坐标怎么用原来的时间表示成频

大于x的长度时就在x原数据后面补零,而补零不影响信号的分辨率,只是将频谱平滑处理,因为时域补零相当于频域插值；大于x的长度时就直接截取x数据中相应长度的元素.再问：小于x的长度的长度是怎样处理的呢？比

对于单边谱的话：假设都是是过LP滤波器的信号.时域相乘相当于频域卷积,所以带宽为ω1+ω2.时域卷积相当于频域相乘,所以带宽为min（ω1,ω2）

离散周期的一个域的离散对应另一个域的周期延拓一个域的连续对应另一个域的非周期

这个.用画么?把示波器调成时域分析,一般没人动复利页变换就是时域的.然后将两个信道的探笔装好,就是ch1和ch2,然后分别把俩个探笔夹在你想知道的信号电路端就可以了.

离散信号的频域周期性是由定义决定的.简单讲,因为exp(-jnω)本身就是周期函数,而有限个周期函数的线性叠加仍然是周期函数,碰巧离散序列的傅立叶变换正是exp(-jnω)的线性叠加,于是在频域上它是

时域中X轴是时间,反映的是信号随时间变化的情况；频域中X轴是频率,反映的是信号在不同频率上的分布；从频域中可以看到信号的成分：包含了哪些不同频率的信号类型?每种类型信号的幅值是多少?对于随机信号,则可

把一个频率周期作为研究对象,前沿的调制特性,后沿的调制特性.把一个能够分析的时间段无限度的展开,发现和分析能够利用的方式方法.