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1，傅里葉解析
2，matlab離散傅里葉變換
3，快速傅里葉變換和離散傅里葉變換的主要區(qū)別是什么哪個準確搜
4，離散傅里葉變換DFT和離散時間傅里葉變換DTFT的區(qū)別

1，傅里葉解析

用英國的毫升理論

傅里葉解析

2，matlab離散傅里葉變換

N=128;w=8*pi/N; n=0:N-1; x=exp(-n*w/16).*sin(n*w); k=linspace(-8,8,100); for t=1:length(k) X(t)=sum(x.*(exp(-j*k(t).*n))); end subplot(1,1,1); plot(k,abs(X)); 傅里葉變換是時域x的累加和，故需要sum(x.*(exp(-j*k(t).*n)))

matlab離散傅里葉變換

3，快速傅里葉變換和離散傅里葉變換的主要區(qū)別是什么哪個準確搜

FFT（Fast Fourier Transformation），即為快速傅氏2113變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的算法進行改進獲得的。它對傅氏變換的理論并沒有新的發(fā)現(xiàn)，但是對于在計算機系統(tǒng)或者說5261數(shù)字系統(tǒng)中應(yīng)用離散傅立葉變換，可以說是進了一大步。在FFT中，利用WN的周期4102性和對稱性，把一個N項序列（設(shè)N=2k,k為正整數(shù)），分為兩個N/2項的子序列，每1653個N/2點DFT變換需要（N/2）2次運算，再用N次運算把兩個N/2點的DFT變換組合成一個N點的DFT變換。這樣變換以后，總的運算次數(shù)就變成N+2*（N/2)^2=N+N^2/2。FFT提高了運算速度，但是，也對參與運算的樣本回序列作出了限制，即要求樣本數(shù)為2^N點。離散傅里葉變換DFT則無上述限制。小結(jié)：FFT快，DFT靈活，各有優(yōu)點，如答果滿足分析要求，兩者準確度相同。

快速傅里葉變換和離散傅里葉變換的主要區(qū)別是什么哪個準確搜

4，離散傅里葉變換DFT和離散時間傅里葉變換DTFT的區(qū)別

一、兩者的實質(zhì)不同：1、離散傅里葉變換DFT的實質(zhì)：離散時間傅里葉變換。2、離散時間傅里葉變換DTFT的實質(zhì)：序列的傅里葉變換。二、兩者的結(jié)果不同：1、離散傅里葉變換DFT的結(jié)果：傅里葉分析方法是信號分析的最基本方法，傅里葉變換是傅里葉分析的核心，通過它把信號從時間域變換到頻率域，進而研究信號的頻譜結(jié)構(gòu)和變化規(guī)律。2、離散時間傅里葉變換DTFT的結(jié)果：原信號如果是非周期函數(shù)，DTFT變換后是連續(xù)函數(shù)；原信號如果是周期函數(shù)，DTFT變換后是離散函數(shù)。三、兩者的周期不同：1、離散傅里葉變換DFT的周期：（1）從序列DFT與序列FT之間的關(guān)系考慮X(k)是對頻譜X(ejω)在[0,2π]上的N點等間隔采樣，當不限定k的取值范圍在[0,N-1]時，那么k的取值就在[0,2π]以外，從而形成了對頻譜X(ejω)的等間隔采樣。由于X(ejω)是周期的，這種采樣就必然形成一個周期序列。（2）從DFT與DFS之間的關(guān)系考慮。X(k)= ∑n=（3）從WN來考慮，當不限定N時，具有周期性。2、離散時間傅里葉變換DTFT的周期：將以離散時間信號X(n)變換到連續(xù)的頻域，值得注意的是這一頻譜是周期的，且周期為2π。參考資料來源：搜狗百科-離散傅里葉變換參考資料來源：搜狗百科-DTFT

離散時間傅里葉變換有時也稱為序列傅里葉變換。離散時間傅里葉變換實質(zhì)上就是單位圓上的(雙邊)Z變換。當時域信號為連續(xù)信號時，用連續(xù)時間傅里葉變換；為離散信號時，用離散時間傅里葉變換。離散時間傅里葉變換（DTFT，Discrete Time Fourier Transform）使我們能夠在頻域（數(shù)字頻域）分析離散時間信號的頻譜和離散系統(tǒng)的頻響特性。但還存在兩個實際問題。1. 數(shù)字頻率是一個模擬量，為了便于今后用數(shù)字的方法進行分析和處理，僅僅在時域?qū)r間變量t離散化還不夠，還必須在頻域?qū)?shù)字頻率離散化。2. 實際的序列大多為無限長的，為了分析和處理的方便，必須把無限長序列截斷或分段，化作有限長序列來處理。DTFT是對任意序列的傅里葉分析，它的頻譜是一個連續(xù)函數(shù)；而DFT是把有限長序列作為周期序列的一個周期，對有限長序列的傅里葉分析，DFT的特點是無論在時域還是頻域都是有限長序列。DFT提供了使用計算機來分析信號和系統(tǒng)的一種方法，尤其是DFT的快速算法FFT，在許多科學技術(shù)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，并推動了數(shù)字信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展。