# Java 振动分析与 FFT 算法
## 引言
振动分析在机械工程和设备维护中扮演着至关重要的角色。通过分析设备的振动信号，可以提早判断设备的异常情况，从而避免重大故障。快速傅立叶变换（FFT）是一种常用的信号处理技巧，被广泛应用于振动分析中。本文将介绍如何在Java中实现FFT算法，并结合振动分析进行实例演示。
## FFT算法简介
快速傅立叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅立叶变
原创
2024-07-31 05:08:20
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包络分析详见：振动信号的包络解调分析机械故障诊断领域中许多振动信号包含着调制信号成分。如齿轮啮合传动时所出现的各种故障都具体反映为一个传动误差问‚传动误差大时会造成齿轮在传动中发生忽快忽慢转动‚轮齿在进入和脱离啮合时碰撞加剧产生较高的振动峰值使啮合振动的波形出现短暂时间的幅值变化和相位变化。因此可以把齿轮的啮合频率及其各次谐波看作一个高频振荡的载波信号而那些周期性出现的故障信号可看作调制信号。不同
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2023-12-17 10:33:02
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LightningChart是优化了GPU加速，硬件性能的制图组件，用于实时呈现超过10亿个数据点的海量数据。同时LightningChart是为了处理实时数据采集和处理而开发的，可有效利用CPU和内存资源。LightningChart包括广泛的2D，高级3D，Polar，Smith，3D饼/甜甜圈，地理地图和GIS图表以及适用于科学，工程，医学，航空，贸易，能源和其他领域的体绘制功能。当您想到振
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。&nb
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2023-12-19 15:16:30
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Frequency in hertz (semitones above or below middle C)Octave→Note↓0123456789C16.352 (−48)32.703 (−36)65.406 (−24)130.81 (−12)261.63 (0)523.25 (+12)1046.5 (+24)2093.0 (+36)4186.0 (+48)8372.0 (+60)C♯/D♭
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2023-10-04 20:57:28
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随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspec
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2024-01-28 01:52:38
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# 项目方案：使用Python绘制振动信号的FFT频谱图
## 一、项目背景
在工程及科学领域，信号处理是重要的一部分，而快速傅里叶变换（FFT）作为一种常用的频域分析工具，在振动信号的分析中占有重要位置。通过FFT，可以将时域信号转换为频域信息，分析其频谱特性，进而获取振动的频率成分、能量分布等重要信息。
### 引用形式的描述信息
> 本文主要使用Python语言实现振动信号的FFT频谱
目录一、Atomics和SharedArrayBuffer二、原子操作基础1、算术及位操作方法2、原子读和写3、原子交换4、原子Futex操作与加锁三、跨上下文消息四、Encoding API五、File API和Blob API1、File类型2、FileReader类型3、FileReaderSync类型4、Blob与部分读取六、Streams API1、应用场景2、理解流七、Web Cry
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。
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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工业设备振动诊断领域，FFT、STFT、小波变换与 HHT 各具特色。FFT 快速分析频域，却限于平稳信号；STFT 改良可看局部频率，窗宽棘手；小波变换自适应强，选基函数难；HHT 擅处理复杂信号，有模态混叠等问题。选错工具或致设备故障诊断失误。
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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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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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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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
振动傅里叶变换在Java中的应用
振动分析是工程和物理领域中一项重要的研究内容，其中傅里叶变换作为一种强大的信号处理工具被广泛应用于振动数据的频域分析。本文将详细介绍如何在Java中实现振动数据的傅里叶变换，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化，帮助开发者快速掌握相关技术。
## 环境准备
首先，我们需要确保开发环境中安装了相关的依赖。以下是必要依赖的安装指南：
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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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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