对于下面这句话该怎么理解？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。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。思考：一个序列波形，怎样求得峰值及
FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换（DFT）的快速算法。采样得到的数字信号，做FFT变换，N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设信号:S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)它含有:2V的
转载
2023-11-26 16:57:27
265阅读
一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
转载
2023-12-16 20:11:35
176阅读
摘要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、如何决定要使用多少点来做FFT。一个
转载
2023-08-18 16:08:32
994阅读
目录 Python进行FFT频谱分析FFT点数分析Cosine信号波形周期方波信号波形复合信号进行FFT(补零，截断加长，加窗) Python进行FFT频谱分析声明：本文思想均来自陈爱军老师《深入浅出通信原理》连载313-389FFT点数分析连载543FFT点数 = OFDM符号周期 x 采样频率OFDM符号周期 = 1/子载波间隔Cosine信号波形DFT公式: $X(k)=\frac{1
在STM32F1系列单片机上面实现FFT最近需要做一台基于stm32的示波器。如果测量信号参数，用单片机上面一些传统的方法局限性还是比较大，就开始琢磨直接上FFT。本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。开始是下载stm32的DSP库，提供一个下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1M28W7WXNsO3QVfkZunh7rg 提取码：s7
转载
2023-11-24 05:44:43
231阅读
关于FFTFFT程序，输入是一组复数，输出也是一组复数，想问一下输入到底应该输入什么，输出的复数的含义是什么？给定一组序列的抽样值，如何用FFT确定它的频率？ 首先，fft函数出来的应该是个复数，每一个点分实部虚部两部分。假设采用1024点fft，采样频率是fs，那么第一个点对应0频率点，第512点对应的就是fs/2的频率点。然后从头开始找模值最大的那个点，其所对应的频率值应该就是你要的基波频率了
涉及到“Java fft 频率”的问题，许多开发者可能遇到过如何在Java中使用快速傅里叶变换（FFT）来处理频率分析的场景。以下将记录这一过程，从问题的背景、参数设置到调试步骤并进行性能调优与排错指南。
### 背景定位
在某个项目中，我需要对一段音频信号进行频域分析，以提取其中的频率特征。最初，信号的处理使用的是简单的时间域分析，但随着需求的提升，我意识到快速傅里叶变换（FFT）是更为高效
在本文中，我们将探讨如何解决Java中的FFT（快速傅里叶变换）频率问题，围绕这一技术主题，进行全面的复盘记录。FFT主要用于信号处理领域，以分析信号在频率域的特性，适用于音频信号、图像处理、数据传输等多种场景。
## 背景定位
在一个实时音频处理项目中，我们发现使用Java进行FFT运算时，频率分析的结果出现了一些不真实的波动，不知道是否是算法的实现有误。随着时间的推移，问题显得越来越棘手，
应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
转载
2024-06-04 08:21:38
1062阅读
前言：本人的课题是关于EIT采集系统设计，所谓的EIT，简单的说就是往人体注入特定频率的电流信号，通过采集反馈的电压信号，进而使用成像算法重构人体内部的阻抗分布。由于采集到的电压包含其它频率的热噪声，为了只保留注入频率的信号成分，需要对采集到的电压信号进行FFT处理。在本文应用中，FFT相当于一个带通滤波器，用于获取指定频率的信号信息。关于快速傅里叶变化这里不做过多的介绍，具体可参考别人写的博客：
转载
2024-01-31 00:14:40
106阅读
图灵TOPIA
来源：pytorch blog
编译：刘静
图灵联邦编辑部
PyTorch 1.7版本包括许多新的API，包括对与NumPy兼容的FFT操作的支持，性能分析工具以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重大更新。此外，一些功能已经稳定下来，包括自定义C ++类，内存分析器，自定义张量对象的创建，R
利用Xillinx FFT9.1 ip核 进行频谱分析和幅值、频率的提取前言幅值和频率的提取原理代码及解释程序下载和仿真验证 前言有关Xillinx FFT ip 核的使用方法，读者可以参考这篇博客：上述博客中，详尽地介绍了该IP核的配置方法(博主也给出了源码的链接)，本文是基于这篇博客的程序内容，对输出结果进行了一定的数据提取，即提取出了输入信号的幅值和频率，整个工程的源码链接见最后。幅值和频
转载
2024-08-23 15:11:41
296阅读
数字信号处理（一）利用FFT对信号进行频谱分析1．实验目的(1) 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的基本性质)。 (2) 熟悉FFT算法原理和FFT程序的应用。 (3) 学习利用FFT对离散时间信号进行频谱分析的方法，了解可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT。2．实验原理本实验的原理DFT算法及其相关的基
转载
2024-05-30 10:22:12
172阅读
运行环境及编译工具WindowsVS Code编程语言及库版本库版本Python3.7.0copy无numpy1.19.2opencv3.4.2PIL8.1.0matplotlib3.4.3可执行文件HW_2.pyHW_2.ipynb在HW_2.ipynb中执行，详细程序信息在HW_2.py中问题 1 通过计算一维傅里叶变换实现图像二维快速傅里叶变换（10 分）实现一个函数 F=dft2D(f),
转载
2023-07-11 14:48:55
265阅读
在信号处理和数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）算法被广泛应用于频域分析。本文将探索如何使用Java实现FFT算法以检测信号频率，并详细记录这一过程。
在开始之前，了解信号的频谱特性和FFT的基本原理将对实现有很大帮助。频谱的分析为我们从信号中提取信息提供了关键的支持。在实际应用中，FFT可以用于声音处理、图像分析和电力系统监测等多个领域。
### 背景描述
FFT是在数值计算中对离散
一、为什么使用移动面积算法 解：常规波峰判定是采用高低阈值的方法进行筛除，但会出现如图情况。左边噪声高于实际波峰（绿色）高度，甚至高于阈值（红色），会造成波峰高度的误判等。 二、移动面积算法的雏形与原理 选定矩形（mask），此处我设其宽为波峰的1/2，高为波峰最高，面积为S2。通过mask在I-V图中，从左到右移动，计
转载
2024-04-22 21:55:20
122阅读
做FFT变换时，我们一般会取N个点来做FFT变换，得到N个变换后的系数，也称之为频谱系数。在离散时间傅里叶变换中，频谱系数是周期函数，以2pi（注：pi指的是圆周率3.1415926）为周期。 频谱的分辨率是 2pi/N. 假设采样率是fs，那么，这个2pi/N与fs有什么关系？对应实际频率来讲，其频率的分辨率是多少赫兹的？ 我们从对连续函数采样的公式来推导： 这是连续傅里叶变换中用到的基函数（用
从DNS数据中提取出了压力数据，我想对其进行傅里叶变换，看看在频域里能否找到一些关于压力的有用的信息。我分别用了Matlab和Tecplot进行傅里叶变换，并对结果进行了比较，二者得到了一致的结果。现将过程记录一下。Matlab:Matlab提供了现成的傅里叶变换工具：fft，在开始变换前，需要将数据的直流分量(DC)，（对我的case来说）也就是压力的平均值减去，否则FFT之后会在0Hz频率处有
基于IR-UWB雷达或者可穿戴心冲击检测设备，采集人体BCG信号，体征信号，心冲击信号，脉搏压力信号，根据得到的压力信号，为了检测呼吸心跳信号，应采用平躺时段的压力信号，从原始信号图像（如下）可以看出其中可以使用的平躺时段数据点为[4000,14000]、[17000,20000]和[21000,31000]共三部分，以下信号提取过程均以第一部分的L1信号为例。呼吸信号检测： 通过查阅资料可知正常
转载
2024-02-29 22:40:08
684阅读
