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fft變換，什么是FFT變換

來源：整理時(shí)間：2023-08-29 12:39:39 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么是FFT變換
2，關(guān)于鋸齒波信號的FFT變換用的是MATLAB 由于波形zsawtooth0
3，F(xiàn)FT變換是什么
4，DFT與FFT變換的原理
5，請專業(yè)人士幫忙解釋一下關(guān)于傅立葉DFT和FFT是怎么一回事以及
6，復(fù)數(shù)信號的fft變換的物理意義是什么

1，什么是FFT變換

FFT :快速傅立葉變換：一種將數(shù)據(jù)從時(shí)域變換到頻域的算法，常用于信號處理。

什么是FFT變換

2，關(guān)于鋸齒波信號的FFT變換用的是MATLAB 由于波形zsawtooth0

采樣頻率改變后，頻譜對應(yīng)的橫坐標(biāo)就會變。FFT變換后的橫坐標(biāo)為數(shù)字角頻率（范圍是0~PI），數(shù)字角頻率與原信號角頻率滿足關(guān)系式：wd=wT，其中，w為信號角頻率，wd為數(shù)字角頻率，T為采樣的時(shí)間間隔，即采樣頻率分之一，采樣頻率變了，原信號的對應(yīng)的數(shù)字角頻率就變了

關(guān)于鋸齒波信號的FFT變換用的是MATLAB 由于波形zsawtooth0

3，F(xiàn)FT變換是什么

快速傅里葉變換Fast Fourier Transformation做任務(wù) 不是道是不是你說的那個(gè)

快速傅里葉變換(FFT) Fast Fourier Transform 是1965年由美國的庫利—圖基提出的計(jì)算離散傅里葉變換的方法，它大大地減少了運(yùn)算量，縮短了運(yùn)算時(shí)間，使實(shí)時(shí)分析成為可能。

fft :快速傅立葉變換：一種將數(shù)據(jù)從時(shí)域變換到頻域的算法，常用于信號處理。

FFT變換是什么

4，DFT與FFT變換的原理

無限長的序列也往往可以用有限長序列來逼近。對于有限長的序列我們可以使用離散傅立葉變換(DFT)(公式?jīng)]法輸入,不好意思)。DFT是對序列傅立葉變換的等距采樣。是序列傅立葉變換的等距采樣?？焖俑盗⑷~變換FFT并不是與DFT不相同的另一種變換,而是為了減少DFT運(yùn)算次數(shù)的一種快速算法。它是對DFT變換式進(jìn)行一次次的分解,使其成為若干小點(diǎn)數(shù)DFT的組合,從而減小運(yùn)算量。常用的FFT是以2為基數(shù),它的運(yùn)算效率高,程序比較簡單,使用也十分地方便。FFT的算法基本上可以分為兩大類:按時(shí)間抽取(DIT)和按頻率抽取(DIF)。先說說這些基本的東西,想要具體了解,百度下,資料一大片的!!

5，請專業(yè)人士幫忙解釋一下關(guān)于傅立葉DFT和FFT是怎么一回事以及

離散傅立葉變換(DFT)和快速傅立葉變換（TheFastFourierTransform,FFT）快速傅立葉變換（TheFastFourierTransform,FFT）是離散傅立葉變換（DiscreteFourierTransform,DFT）的一種快速算法，它是庫利（Cooley）和圖基（Tukey）于1965年提出的。FFT使DFT的次數(shù)由N^2減少到Nlog2(N)次，使DFT應(yīng)用于實(shí)際變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，使DFT進(jìn)一步得到完善。1976年，S.Winograd等人提出一種新算法：Winograd快速變換（WinogradFastFourierTransformAlgorithm），該算法是基于中國剩余定理提出的，比FFT的運(yùn)算速度更快。因我也知之深淺，只作下面三點(diǎn)說明：1.FFT是通過DFT運(yùn)算中存在對稱性和周期性而做的化簡。2.FFT可以通過對時(shí)間參量或者頻率參量不斷分解為奇偶表達(dá)式，再做進(jìn)一步改進(jìn)，分別稱為時(shí)間抽取法和頻率抽取法。3.matlab給出的FFT介紹實(shí)際是DFT的表達(dá)式，未作DFT向FFT的簡化過程說明，但計(jì)算過程內(nèi)核是FFT。（N=1024時(shí)FFT比DFT快一百多倍）

6，復(fù)數(shù)信號的fft變換的物理意義是什么

您對于傅里葉變換恐怕并不十分理解傅里葉變換的實(shí)質(zhì)是將一個(gè)信號分離為無窮多多正弦/復(fù)指數(shù)信號的加成,也就是說,把信號變成正弦信號相加的形式——既然是無窮多個(gè)信號相加,那對于非周期信號來說,每個(gè)信號的加權(quán)應(yīng)該都是零——但有密度上的差別,你可以對比概率論中的概率密度來思考一下——落到每一個(gè)點(diǎn)的概率都是無限小,但這些無限小是有差別的所以,傅里葉變換之后,橫坐標(biāo)即為分離出的正弦信號的頻率,縱坐標(biāo)對應(yīng)的是加權(quán)密度對于周期信號來說,因?yàn)榇_實(shí)可以提取出某些頻率的正弦波成分,所以其加權(quán)不為零——在幅度譜上,表現(xiàn)為無限大——但這些無限大顯然是有區(qū)別的,所以我們用沖激函數(shù)表示已經(jīng)說過,傅里葉變換是把各種形式的信號用正弦信號表示,因此非正弦信號進(jìn)行傅里葉變換,會得到與原信號頻率不同的成分——都是原信號頻率的整數(shù)倍.這些高頻信號是用來修飾頻率與原信號相同的正弦信號,使之趨近于原信號的.所以說,頻譜上頻率最低的一個(gè)峰（往往是幅度上最高的）,就是原信號頻率.傅里葉變換把信號由時(shí)域轉(zhuǎn)為頻域,因此把不同頻率的信號在時(shí)域上拼接起來進(jìn)行傅里葉變換是沒有意義的——實(shí)際情況下,我們隔一段時(shí)間采集一次信號進(jìn)行變換,才能體現(xiàn)出信號在頻域上隨時(shí)間的變化.我的語言可能比較晦澀,但我已盡我所能向你講述我的一點(diǎn)理解——真心希望能對你有用.我已經(jīng)很久沒在知道上回答過問題了,之所以回答這個(gè)問題,是因?yàn)槲冶救嗽趯W(xué)習(xí)傅里葉變換及拉普拉斯變換的過程中著實(shí)受益匪淺——它們幾乎改變了我對世界的認(rèn)識.傅里葉變換值得你用心去理解——哪怕苦苦思索幾個(gè)月也是值得的——我當(dāng)初也想過：只要會算題就行.但浙大校訓(xùn)“求是”時(shí)時(shí)刻刻鞭策著我追求對理論的理解——最終經(jīng)過很痛苦的一番思索才恍然大悟.建議你看一下我們信號與系統(tǒng)課程的教材：化學(xué)工業(yè)出版社的《信號與系統(tǒng)》,會有所幫助.