快速傅里叶变换(FFT)是20世纪70年代微处理器进入商业设计时首次出现的。从昂贵的实验室型号到最便宜的业余型号,现在几乎每一台示波器都能提供FFT分析功能。FFT是一种功能强大的工具，高效使用FFT要求人们对FFT有一定的研究。本文将介绍如何设置FFT和高效使用FFT，FFT的技术原理这里不再赘述。FFT是一种能够缩短离散傅里叶变换(DFT)计算时间的算法，也是一种用于在频域(幅度和相位与频率的
一、参考文献王兆华，全相位FFT相位测量法[J].二、Matlab代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% Zheng Wei, 2023/05/04
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%% 用途：如果信号频率f不等于fs/N的整数倍，FFT就会频谱泄露，计算的相位角就不对；
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2023-09-27 18:43:35
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# Python 计算 FFT 相位谱
在现代信号处理和数据分析中，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的方法，可以用来分析信号的频率成分和相位信息。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何使用 Python 计算 FFT 相位谱。通过一个简单的例子，我们会学习整个流程，并最终用图形化的方式展示相位谱。
## 整体流程
下面是我们进行 FFT 相位谱计算的整体步骤：
| 步骤
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
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2024-09-05 15:42:57
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一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 &nbs
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2023-09-15 14:05:13
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传统FFT利用三角函数的正交性，将信号分离出来，从而将时域的信号变换到频域。但是，它有一个很重要的前提：输入的序列必须是周期内等间隔采样的值，这样，FFT计算的结果才是我们想要的。
实际的情况是，很难做到等间隔采样。比如，交流电的频率是变化的，并不是固定的50Hz。如果采用按照50Hz的信号来采样，则计算结果将无法反映原始信号。
为什么会出现上述的
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2024-03-14 14:04:37
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先看一下我收到的程序，作为研究对象的信号是这样产生的： T=128; N=128; dt=T/N; &nb
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2023-10-31 20:18:24
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# FFT相位谱的基本概念及Python实现
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种数学工具，用于将信号在时间域与频率域之间进行转换。而快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform）是一种计算傅里叶变换的高效算法。信号的相位谱和幅度谱是傅里叶变换中两个重要的组成部分，本文将对FFT的相位谱进行简要介绍，并使用Python进行示例和应用。
## 1. 什么
FFT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。从而分析信号的频域特征。常用于频谱分析。时域信号直接通过ADC进行采样获得。采样要点采样频率要大于信号频率的两倍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。结果意义采样点数为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。假设原始信号的峰值
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2023-12-20 14:39:48
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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
# 使用 Python 计算 FFT 的相位谱
快速傅里叶变换（FFT）是一种计算序列的离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的高效算法。在信号处理领域，尤其是在音频和数字信号处理中，FFT 被广泛应用。相位谱是指信号频谱中每个频率成分的相位信息。本文将向你展示如何使用 Python 计算信号的 FFT 并提取其相位谱。
## 流程概述
在实现 FFT 的相位谱计算前，我们可以简要概述整个流程。
原创
2024-10-21 06:06:48
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针对2020年第十五届全国大学生智能车竞赛信标组关于声音信标的识别，需要采集声音信号和FM信号，通过声音信号和FM信号互相关进行距离检测和通过两组声音信号互相关进行信标方位判断。实际中，是在频域中对两组信号做乘法求最大值，而将时域信号变换为频域信号需要经过FFT变换，本系统引入一种新的级联FFT变换，大大提高了计算速度和效率。为了增加系统的抗干扰性，我们使用了广义互相关算法，有效抑制
在上一篇文章中，我们介绍了 Matlab 中 FFT 计算的表达式和基本操作。其中最值得注意的就是「指标的习惯」我们也介绍了 FFT 可以用来帮助我们快速计算「傅里叶系数的数值近似」不过这部分内容讲的不够详细，因此本文先对此进行一部分的补充。回顾
周期函数傅里叶系数的计算
将积分区间
进行等距剖分
使用矩形公式（梯形公式同
图像傅丽叶变换”的算法实现请看下一章《傅丽叶变换（二）》 数字图像处理的方法主要分为两大类： 一个是空间域处理法(或称空域法)， 一个是频域法(或称变换域法)。 在频域法处理中最为关键的预处理便是变换处理。目前，在图像处理技术中正交变换被广泛地运用于图像特征提取、图像增强、图像复原、
图像处理5：频谱、功率谱和能量谱(1)频谱 ①频谱的获得: 对一个时域信号进行傅里叶变换,得到信号的频谱。 ②频谱的组成: 信号的频谱由两部分构成:幅度谱和相位谱。③幅
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2024-01-29 00:49:51
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相位噪声的含义相位噪声是对信号时序变化的另一种测量方式，其结果在频率域内显示。用一个振荡器信号来解释相位噪声。如果没有相位噪声，那么振荡器的整个功率都应集中在频率f=fo处。但相位噪声的出现将振荡器的一部分功率扩展到相邻的频率中去，产生了边带(sideband)。从下图中可以看出，在离中心频率一定合理距离的偏移频率处，边带功率滚降到1/fm，fm是该频率偏离中心频率的差值。相位噪声通常定义为在某一
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2024-07-22 13:26:32
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1.相位噪声的基本概念目标输出波形为a，却输出了b，wc边带的都是噪声。由于本章是相位噪声，所以主要考虑的是，噪声对于输出波形相位的影响，进而影响输出的频谱函数。可以假设，输出波形的时域表达式为 可以假设相位噪声谱为Sn(w)，可以由此来计算出相位噪声对于输出的影响。对于相噪的度量，我们定义相噪的大小为：在偏离理想信号频率Δf的1Hz带宽内的功率与负载功率的比值。2.相噪的实际影响如图所
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2024-07-07 14:45:09
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# 复数相位计算的简明介绍
在现代工程学和信号处理领域，复数的相位计算是一项重要的基础技能。复数不仅在数学中有着广泛的应用，它们在物理学、电子工程和计算机科学等领域也起着至关重要的作用。本文将介绍复数相位的概念，并使用Python进行简单实现。
## 复数的基本概念
复数是由实部和虚部构成的数，通常表示为 \( z = a + bi \)，其中 \( a \) 是实部，\( b \) 是虚部
计算相位噪声是现代信号处理中的一个常见问题，尤其是在无线通信和高频电子设备中。相位噪声对信号质量的影响，可能导致系统未能满足性能标准。因此，在这些场景中，如何准确计算相位噪声成为一个重要的技术挑战。本篇博文将详细阐述如何用 Python 进行相位噪声计算的过程。
### 问题背景
随着无线通信和高精度频率合成器的广泛应用，相位噪声已成为关键性能指标之一。相位噪声的高低直接影响系统的稳定性和可靠
# Python计算FFT
## 导言
嗨，小白！作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何在Python中计算FFT（快速傅里叶变换）。FFT是一种强大的数学工具，广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理等领域。在这篇文章中，我将向你介绍整个实现过程，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤。下面是一个表格，展示了每个步骤和需要采取的行动。
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原创
2023-11-11 10:21:06
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