一. 实验目的1． 观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。2． 验证采样定理，观察欠采样时产生的频谱混叠现象3． 加深对DFT算法原理和基本性质的理解4． 熟悉FFT算法原理和FFT的应用二. 实验原理 1.时域抽样定理：为了能从抽样信号中恢复原信号x(t)，需要满足连个条件：x(t)必须为带限信号；抽样频率不能太低，必须满足 ，或者说抽样间隔不能太大，必须满
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2024-07-16 10:40:18
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用快速付里叶变化换分析 f1=50Hz和 f2=120Hz混合信号的频谱。clear;t = 0:0.001:0.6;x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);y = x + randn(size(t));subplot(211);plot(y(1:50));Y=fft(y,512);f = 1000*(0:256)/512;subplot(212);plot(f,Y(
原创
2013-09-21 22:23:43
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# 使用FFT变换计算频谱在Android中的实现
在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种非常重要的算法，用于将时间域信号转换到频域，以便进行频谱分析。对于刚入行的开发者，下面将逐步讲解如何在Android中实现FFT变换并计算频谱。
## 实现流程
下面是实现FFT变换并计算频谱的步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 描述
原创
2024-10-27 05:10:48
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在进行频谱分析时，快速傅里叶变换（FFT）是实现该目标的重要工具。本文将详细介绍如何在Python中利用FFT进行频谱分析，内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在进行FFT频谱分析之前，确保你的硬件和软件满足以下要求：
| 组件 | 要求 |
| ------------ | ----
FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如 果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用 FFT 变换的原因。另外，FFT 可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道 FFT 是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却不知道 FFT 之后的结果是什意思、如何决定要使
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2023-07-20 23:08:45
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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本周要完成的作业记录一下可以用的参考资料需要实现2种方法，也就是奇偶和虚实的方法对噪声进行fft变换然后再算加权和不加权的方法白噪声？ 谱级https://zhuanlan.zhihu.com/p/102303274谱级是指定信号在某一频率的谱密度与基准纳密度之比的以10为底的对数乘以10，以分贝计。只适用于对所读频率范围内为连续谱的信号。谱级前应冠以适当定语来说明其种类，如
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2024-06-18 09:52:36
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采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。 N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*Fs/N。
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2023-07-30 13:39:18
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基于matlab的fft频谱分析及应用实验报告 实验三用FFT对信号进行频谱分析 一实验目的 1能够熟练掌握快速离散傅立叶变换的原理及应用FFT进行频谱分析的基本方法；2了解用FFT进行频谱分析可能出现的分析误差及其原因； 二实验原理 1.用DFT对非周期序列进行谱分析 单位圆上的Z变换就是序列的傅里叶变换，即 X(ej?)?X(z)z?ej? X(ej?)是?的连续周期函数。对序列x(n)进行N
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2023-11-10 13:25:07
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FFT_频谱分析（数字信号处理）（一）实验原理用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需
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2023-07-30 13:39:50
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Matlab的信号频谱分析：FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个时域信号变换到频域。。有些信号在时域上是很难位的正弦波叠加而成的。
原创
2023-08-07 11:23:21
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概要：FFT(Fast Fourier transform)：快速傅里叶变换，是DFT的工程化实现方法。 DFT直接求解太过于复杂，FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想，大大简化计算过程，被广泛应用在频谱分析的工程实践中，如matlab，C，C++，CUDA等底层实现一，DFT简介频谱分析是信号处理中的重要环节，从傅里叶变换FT，到拉普拉斯变换LT，离散时间傅里叶变换DT
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2023-10-20 10:09:25
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快速傅里叶变换
英文名称：
fast Fourier transform;FFT
定义：
离散傅里叶变换的一种快速算法，能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍，在光谱、大气波谱分析、数字信号处理等方面有广泛应用。
应用学科：
大气科学（一级学科）；
动力气象学（二级学科）
计算离散傅
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2023-09-12 21:38:01
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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2024-01-29 03:17:50
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FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理的经典算法，学过DSP或者芯片设计的人大多知道这个算法。但是，大家是否想过，为什么数字信号处理会有那么多FFT呢？有人会说，为了分析信号的频谱。那么下边的问题就是，分析频谱对我们的日常需求，比如手机打电话，雷达测量速度和方向等等一些与实际需求有什么联系？为什么FFT如此重要？本文举一些简明的例子，阐释一下FFT到底有什么用。 先回忆一下FFT是什么。上世纪70
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2023-10-21 08:06:08
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一、问题在用matlab FFT函数计算频谱时经常看到如下说法： matlab fft文档 有如下代码画频谱：clear;close all
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1500; % 截取的信号长度
t = (0:L-1)*
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2024-06-17 13:19:12
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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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一 . 整体示例示例代码创建：%%傅里叶变换频谱图
%时域分析
ts = 0:0.01:10;
sigl = sin(2*pi*ts);%单一成分慢信号
sig2 = 5*sin(2*pi*10*ts+. 75*pi);%单一成分快信号
subplot (511) ;plot(sig1)
subplot (512) ;plot (sig2)
%多成分
sig3 = sin(2*pi*ts) +5
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2023-09-26 11:39:04
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20180801：1043 图1 为什么FFT时域补0后，经FFT变换就是频域进行内插？ 应该这样来理解这个问题： 补0后的DFT（FFT是DFT的快速算法），实际上公式并没变，变化的只是频域项（如：补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值，而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值），M为原DFT长度，N变成了补0后的长度。将（-pi,pi)从原来的M份变成了N份，如果将补
文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验步骤及内容四、实验代码及图像结果 一、实验目的 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解（因为FFT只是DFT的一种快速算法，所以FFT的运算结果必然满足DFT的性质）熟悉FFT算法原理及子程序的应用。掌握用FFT对连续信号和时域离散信号进行频谱分析的基本方法。了解可能出现的分析误差和原因，以便在实际中正确应用FFT。二、实验原理 如果
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2023-11-26 08:46:30
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