fft算法

两个的运输量相同.

1、一般频域的采样点要大于时域的采样点,最好是2的幂数,便于计算.可以看看数字信号处理这类的书2、假设采样频率为Fs,信号频率F,采样点数为N.那么FFT之后结果就是一个为N点的复数.每一个点就对应着

FFT只是DFT的一种计算机快速算法,结果与DFT相同DFT可以说是是一切离散变化分析的前身,因为变化形式相似.DFT就是把时域信号变化为频域,以得简明的物理含义与处理方法.

FFT本没有意义他只不过是DFT的快速算法知道DFT的意义就行了至于FFT知道他怎么算就行了算出各次协波的幅值FFT得到的结果横坐标中每格为fs/N电脑不可能算那么细肯定也是采样然后估算的那么多点最终

fft后的频域幅值不是信号在时域的幅值,俩相等才是不正常的.再问：我知道不是的是跟采样点数有个比例关系但是这个比例关系也有误差啊再答：假设原始信号的峰值为A，采样点数N，那么fft后的每个点（除了第一

1、NFFT=2^nextpow2(N)*2这里是否乘以2,应该怎么选择,貌似乘以3结果也一样,此处只是确定做FFT的点数,由于是单频信号,所以,在最后的结果上面会出现两个对称的尖峰,和你的FFT点数

%下面的程序里Pn存的就是基波相位如果求的是谐波相位,稍微修改即可x=load('data.dat');%load数据fs=10000;%采样频率,自己根据实际情况设置N=length(x);%x是待

要看实际频率值是否刚好落在N点FFT的对应频率通道上,如果实际频率刚好落在两个相邻频率通道中间,那误差应该是最大的.比如1024Hz采样频率,1024点FFT,输入频率如果是整数的话,应该会落在相应的

做FFT的函数是fft,注意结果要取模（abs）以便于显示,再fftshift一下将0频移到中间.取最大值的函数是max.

%bi2de操作得到的结果bianzhi超出了x的索引范围(应该再问：那怎么修改啊？我第一次用matlab写代码再答：%改动两处有图，但不知道是否你所需要的%16行改成：bianzhi=randper

fft就是dft的快速算法,结果是一样的.应该不会有这个差别.搞不懂就贴图看看这个差别在于,补0再fft这里0是不受你前面减mean的影响的,所以你前面减东西相当于是减一个矩形,所以fft的结果相当于

fft(x)就是fft(x,x.length);N默认为x的长度.还有就是*Ts就是把时域变成数字域.

楼上正解.fastFouriertransform(FFT)：快速傅里叶变换AfastFouriertransform(FFT)isanefficientalgorithmtocomputethedi

%%fs=100;%设定采样频率N=128;n=0:N-1;t=n/fs;f0=10;%设定正弦信号频率x=sin(2*pi*f0*t);%生成正弦信号figure(1);subplot(231);p

请提供上下文或学科范围,否则没法猜.再问：呵呵，原句是：insteadofusingtheFFT-derivedestimatesofthenoisyspeechandnoisespectradire

matlanb会自动补零的

x=[114.37594.75126105.75108.625146.75123.5101.25126.25103.875111.875147.5112.375109.375150.5108.8751

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

相位是反映交流电任何时刻的状态的物理量.交流电的大小和方向是随时间变化的.比如正弦交流电流,它的公式是i=Isin2πft.i是交流电流的瞬时值,I是交流电流的最大值,f是交流电的频率,t是时间.随着

我最近正好在研究这个问题,请问你要对什么成像?再问：透镜成像，学校工训的题目，光信号线性传输、成像及控制原理及设计再答：哦，那就比较简单了。直接用4F系统进行两次FourierTransform就行了