为什么S=fft(X,512);显示错误

fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.

分别对两序列做快速傅里叶变换,然后相乘,结果再反傅里叶变换,最后显示根据卷积的性质,时域卷积等同于频域的相乘,这就是这个程序的基本原理

n=0:15;>>x=exp(-n);>>subplot(2,1,1);stem(n,x);>>subplot(2,1,2);stem(n,abs(fft(x)));

matlab的FFT分析振幅需要乘以2除以N才能得到真实的振幅.

这个很简单,FFT是Z变换和离散序列傅立叶变换上的单位圆上等间隔取点,而傅立叶和Z变换均包含周期为2pi的特性.那么你在单位圆上取点,根据三角函数的特性他们相位相差一百八十度只需要在前面加一个负号（s

用MATLAB来实现傅里叶变换是,fft(x),里面的x有什么要求...2.打开的是吉祥,看到的是鸿运,愿所有祝福涌向您,祈望您心情舒畅万事顺意,愿这美好心愿化为最真挚的问候传给您!福和快乐伴随着您生

如果不是double是int的话x和y运算结果将是int类型的小数点会被省去会导致计算不准确

通常FFT变换需要至少2.5个周期信号才能准确,所以你看不到对称信号,所以这个不准确.你的零频振幅很高,而且随频率上升振幅下降,首先是采样数据不完整,但这个应该看出谐波是倍频叠加吧.

这个是做FFT时的点数,如果x长度比NFFT小,则在x后面补0,直到x长度等于NFFT

由于一切信号在有限长的时间内可以抽象成周期信号,那么我们可以利用傅里叶级数将其展开.因此下面以f(t)=sin(w_0*t)为例,介绍为什么将直接获得的频域幅值乘以2/N.这里N为采样个数.并且为信号

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

采样频率要符合奈奎斯特准则啊,就是fs>=2W,采样间隔Ts自然就等于1/fs啦,信号处理好好学哦再问：那f=n*fs/N什么意思啊？为什么要转化我想问一下功率谱密度上的值到底是角频率还是频率啊我就m

我明白你的意思,你的意思是说,根据傅里叶变换的性质,偶函数的傅里叶变换应该是只有实部的,但是fft出来的结果却还有虚数.对吧?其实,fft函数认为你给入的信号时从0时刻开始的.那么我们来想想你的输入是

天空映记着你的彷徨眼泪始终是汗水永远蒙蔽的他们的双眼宣告的么你卑微的的?为么·我这一个静谧的午后

X为信号,n为变换点数.Y=fft(X)是对信号X进行快速傅里叶变换；Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为

clc;clear;closeall;T1=0.02;T2=0.04;fs1=1/T1;fs2=1/T2;t1=0:T1:20;t2=0:T2:20;x1=sin(40*pi*t1);x2=sin(4

clcclearFs=500;%采样频率t=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*t)+2*sin(2*pi*120*t);%自己加入噪声nfft=512;cxn=xcorr(xn,'

表示对数据向量x进行16点的快速傅里叶变换,不管x长度是大于还是小于16

fft函数本身就是傅里叶变换了,你只需要给输入需要处理的数据就好.fft函数的使用你可以参照一下matlab的帮助再问：那我如果想设置那个x是引用另一个编辑框的函数的，该怎么设置呢？我用过x=get(

Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为n点序列再求N点FFT.补零或截取信号会使求出的频率间隔不一样.如果原