文章目录 原理 FFT的例子1 必须要理解的点 函数FFT返回值的数据结构具有对称性 单边谱和双边谱 变换后到频域后的横坐标和纵坐标是什么？ FFT的例子2 FFT的例子3 短时傅里叶变换(STFT) 原理 傅里叶告诉我们，现实中的任和信号波形都可以视为一系列正弦信号的叠加。 那对于一个给定的信号，我们怎么才能知道它都是由哪些正弦信号叠加的呢？ 这就是傅里叶变换的作用，傅里叶变换就是将原始波形分解为一系列的正弦波 连续时间傅里叶变换： F ( j w ) = ∫ − ∞ + ∞ x ( t ) e − j w t d t F(jw)=\int_{-\infty}^{+\infty}x(t)e^{-jwt}dt F(jw)
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本文介绍了傅里叶变换（FFT）的基本原理和应用，通过多个实例展示了FFT如何将信号分解为正弦波。强调了FFT结果的对称性、单边谱与双边谱的区别以及频率分辨率的概念。同时，文章探讨了短时傅里叶变换（STFT）在处理非平稳信号中的作用，指出STFT在时间分辨率和频率分辨率之间的权衡问题。
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