傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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为什么需要DFT数字语音信号是离散时间信号，对其进行频域分析可以通过离散时间傅里叶变换（Discrete-time Fourier transform, DTFT）或者离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform, DFT）。二者的区别在于，DTFT作用于时域离散的非周期信号，变换到频域后得到的是连续的周期信号；DFT作用于时域离散的周期信号，变换到频域后得到的是离散的周期
本文利用MATLAB编程实现FFT分析，代码可处理mat格式与csv格式文件数据。 FFT分析代码处理mat格式源代码运行演示处理csv格式源代码运行演示 处理mat格式源代码%{
利用MATLAB内置函数实现FFT分析功能，此段代码处理mat格式
author:PEZHANG
time:2021.12.5
%}
clear;clc;
%加载数据
load('HFSI.mat')
ia
离散信号的FFT我们知道一个信号的傅里叶变换就可以得到该信号的频谱，下面我们就通过matlab具体代码来感受这个过程。实验分析信号输入t=0:0.01:2;
x=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)
plot(x);通过上述代码我们画出一个频率f为50hz(相角-30度)和频率f=100hz（相角90度）
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2023-12-18 20:54:17
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离散傅里叶变换（DFT）—— 有限长序列的离散频域表示一、预备知识1. 余数运算表达式设有限长序列 x(n) 的长度为N，（0~N-1期间非0），将其以N为周期作周期延拓，所得的周期信号记为 四. 从DFS到DFT：从上式可知，DFS,IDFS的求和只限定在n=0到n=N-1,及k=0到N-1的主值区间进行。 因此可得到新的定义，即有限长序列的离散傅氏变换(DFT)的定义：x(n) 与
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2023-11-24 20:58:08
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通常我们用到的信号都是实值信号，但是我们可以根据这个实信号构造出一个复信号，使得这个复信号只包含正频率部分，而且这个复信号的实部正好就是我们原来的实值信号。简单的推导可知，复信号的虚部是原信号的希尔伯特变换。这样构造出来的信号就叫做解析信号。因此，如何生成解析信号与如何对一个信号进行希尔伯特变换其实是等价的问题。获得解析信号后可以计算波形的包络、瞬时频率、相位等，是非常有用的。所以如何生成解析信号也是个有意义的课题。对于有限长的序列，计算其频谱，然后将频谱的负频率部分设为0是最直接的办法。但是实际操作时还是有些小的技巧的，否则你会发现总是得不到正确的结果。下面举例来说明：有如下数据 x =..
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2013-09-03 19:28:00
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FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些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（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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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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一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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（一）离散傅里叶变换（DFT）DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应该将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。基本性质：线性
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2023-08-17 17:16:28
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看到的跟大家分享一下。。。。 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
FFT结果的物理意义 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
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2024-01-06 20:35:58
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对FFT理论不明白的童鞋可以来这里（ FFT学习笔记<理论篇>）： 在了解完FFT的理论与算法流程之后，最重要的当然就是写代码啦，下面的两份代码将展示FFT在多项式乘法与高精度乘法中的运用。在那之前，还有一个重要的东西：
因为下面写的是迭代的FFT代码，而不是采用递归，所以多了一个对rev[]的处理：
我们假设每次将奇数项元素提出来之后，将其放到了序列的最后，如下： 0123456
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2023-11-14 15:31:57
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# 快速傅里叶变换（FFT）的原理与实现
## 引言
傅里叶变换是一种常用的信号处理技术，它将时域信号转换为频域信号，可以从频域上分析信号的频率成分。傅里叶变换的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，可以加速傅里叶变换的计算过程。
本文将介绍快速傅里叶变换的原理，讨论其在Java中的实现，并提供相应的代码示例。
## 快速傅里叶变换原理
快速傅里叶变换是一种基于分治
原创
2023-10-05 12:50:12
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# Java 中 FFT 的实现教程
快速傅里叶变换（FFT）在信号处理和数据分析中十分重要。作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Java 中实现 FFT 是很有必要的。接下来，我将为你提供一个完整的实现步骤以及代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Java FFT 的步骤概述：
| 步骤编号 | 描述 | 代码示例
## 如何在Java中使用FFT
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何在Java中使用FFT（快速傅里叶变换）。FFT是一种用于频域信号处理的重要算法，可以将时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个实现“java 使用fft”的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-12 03:48:08
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一、graphql如何获取数据每个graphql中定义的字段都有一个相关联的graphql.schema.DataFetcher。有些字段使用自定义的data fetcher代码，用于访问数据库并从数据库中获取字段信息。而大多数字段仅使用字段名称，在内存中的Map对象或或普通的Java对象（POJO）中获取数据。在其他的GraphQL 实现当中，Data Fetcher会有时称为resolvers
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2024-09-19 21:46:29
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# Java FFT 包：科普文章
## 引言
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种十分重要的数学工具，在信号处理、图像处理以及其他领域中有着广泛的应用。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，使得我们能够分析信号中各个频率的成分。在计算机科学领域，我们经常需要进行傅里叶变换来处理音频、图像等数据。Java 中有许多优秀的 FFT 包可以帮助我们进行傅里叶变换的计算，本文将介
原创
2023-08-09 10:39:06
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