一篇关于FFT补零的分析文章

最新推荐文章于 2024-10-22 19:10:46 发布
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博客链接指向一篇关于FFT补零的文章，FFT补零在信号处理等信息技术领域有重要应用，可提升频谱分辨率等，但具体内容需点击链接查看。

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matlab并行fft实现,matlab fft实现相关
weixin_26908317的博客
03-18 1227
Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3];xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000自相关函数是信号间隔的函数，间隔有正负间隔，所以n个长度的信号，有2n-1个自相关函数值，分别描述的是不同信号间隔的相似程度。比如，上面的矩阵，最后得到5个结果，其中第三个是自己和自己相乘，最后相加的结果，值最大1*1+2*2+3*...
基2FFT算法matlab程序编写,基2时抽8点FFT的matlab实现流程及FFT的内部机理
weixin_33520805的博客
03-17 3297
前言本来想用verilog描述FFT算法，虽然是8点的FFT算法，但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好，还是老实调IP吧，了解内部机理即可，无需重复发明轮子。参考流程FFT能做什么在此就不赘述了，只了解数据的运算流程。1.FFT的基本公式：第一眼看这个公式，肯定是脑袋瞬间宕机。2.旋转因子：记住旋转因子具有可约性，对称性，周期性。表示方法有两种，通过欧拉公式转换，本质上是一致的。Wn...
补零FFT 补零FFT 补零FFT 补零FFT
09-07
补零FFT 补零FFT 补零FFT 补零FFT 补零FFT
【频域分析及处理】5. 补零对FFT输出结果的影响
普罗米修斯的博客
07-23 6359
对信号进行头补零或尾补零再得到的幅频响应相等，相频响应不同。
补零与离散傅里叶变换的分辨率
yanlijun250
07-26 736
补零与离散傅里叶变换的分辨率 离散傅里叶变换(DFT)的输入是一组离散的值，输出同样是一组离散的值。在输入信号而言，相邻两个采样点的间隔为采样时间Ts。在输出信号而言，相邻两个采样点的间隔为频率分辨率fs/N，其中fs为采样频率，其大小等于1/Ts，N为输入信号的采样点数。这也就是说，DFT的频域分辨率不仅与采样频率有关，也与信号的采样点数有关。那么，如果保持输入信号长度不变，但却对输入信号进...
FFT中的补零问题
qq_42233059的博客
08-23 4025
FFT中的补零问题
在使用MATLAB进行DFT分析时，补零会如何影响频率分辨率和序列的频谱表示？
11-01
《补零对序列频谱及DFT影响分析》这篇文章详细探讨了补零操作的理论和实际影响，提供了深入的见解，尤其适合那些希望在MATLAB环境中优化DFT处理流程的工程师和技术人员阅读。 参考资源链接：[补零对序列频谱及DFT...
数字信号处理进阶挑战：分析频域分析与FFT应用的创新点
![数字信号处理进阶挑战：分析频域分析与FFT应用的创新点]...同时，文章详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）的原理与优化技术，并探讨了在现代信号处理中频域分析的创新应用，比如在通信系统
MATLAB fft命令
07-29
本篇文章详细介绍了MATLAB中的FFT命令及其应用实例。通过对示例代码的逐行解析，我们不仅学习了如何使用MATLAB来进行快速傅立叶变换，还了解了如何通过绘制时域和频域的图形来分析信号的特性。在实际工作中，这些...
FFT补零可以提高频率分辨率吗
02-22
作为频域数据处理的常用手段，快速傅里叶变换FFT是其中最常用的一种。但是，FFT处理时对原始数据补零的做法，可以提高频率分辨率吗？看完本文，你就会清楚了
快速傅里叶变换(FFT)中为什么要“补零”？
xingsongyu的博客
12-04 1万+
为了大家能够复现各个图中的结果，我附上了所有我编写的MATLAB代码。 创作不易，未经允许，禁止转载。 另外，说明一下，用MATLAB做FFT并不要求数据点个数必须为以2为基数的整数次方。之所以很多资料上说控制数据点数为以2为基数的整数次方，是因为这样就能采用以2为基的FFT算法，提升运算性能。 如果数据点数不是以2为基数的整数次方，处理方法有两种，一种是在原始数据开头或末尾补零，即将数据补...
FFT补零相关
wensishuai的专栏
05-27 1万+
1.转自http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=36349&sid=lqshA1 补零后的FFT和补零前的FFT，两者会有较大的不同，但两频谱的包络还是一致的。设补零前数据长N，补零后数据长M（补了M-N个零值），则补零前的FFT有N条谱线，分别代表的频率点是（0,1,...,N-1)*df1，df1=fs/N；补零前的FFT有M条谱线，分别
FFT过程中自动补零，补零部分FFT结果不为零
m0_57407372的博客
10-22 1432
由于补零提高了频率分辨率，FFT 会计算出更多的频率点，这些频率点上的结果并不是基于单独的零数据，而是信号整体频谱的结果。因此，即使信号的后半部分是零，也不会单独只分析那部分零，而是结合整个信号（包括前面的实际数据和后面的零）来计算频率分量。即使补零只是添加了零，但如果信号中存在不匹配的频率成分（即信号的频率不是采样频率的整数倍），FFT 的频率泄漏可能会使得补零部分的频率点处也出现。的主要目的是将信号的长度扩展为最近的 2 的幂次方，以提高 FFT 的计算效率。的，所以它会在信号的边界处产生一定的。
一文读懂FFT，补零对FFT的影响
Li Kang 笔记本
04-25 1万+
一文读懂FFT，补零对FFT的影响 数字信号处理离不开频域分析，一定会用到FFT。做FFT又经常会有补零的操作，那么补零对FFT有什么影响？结论放在前面。两个结论 1. 进行zero padding只是增加了数据的长度，而不是原信号的长度。并不能增加频谱分辨率，只相当于频域插值。 2. 进行zero padding 确实增加了频域的分辨率，但是得到的信号频谱已经不是我们想要分析的信号频谱了。 就好...
FFT补零可以提高频率分辨率吗？
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不积跬步，无以至千里
04-25 1万+
源网址：https://www.vfe.cc/NewsDetail-878.aspx经常看到FFT补零是否可以提高频率分辨率的讨论，事实上，只要我们明确傅里叶变换的本质，就很容易判断补零对傅里叶变换的影响。　　从根本上讲，傅里叶变换仅仅是一种变换而已。所谓变换，是指经过傅里叶变换，得到的是输入信号的另外一种表现形式。　　具体上讲，傅里叶变换是一种时域与频域之间的转换，傅里叶变换的输入是时域信息，输...
FFT（快速傅里叶变换）时域/频域补零与补数据（内插、插值）对结果的影响，matlab实验，测试，有源代码
ALiTing_的博客
04-17 1万+
1、频域补零→时域内插 2、时域补零→频域内插 3、补零再FFT等价于FFT时增加FFT点数 4、补零（增加FFT点数）决定计算分辨率，能够缓解栅栏效应； 5、时域内插→频域补零，且增加高频分量 6、内插会增加数据长度，从而提升物理分辨率，能够区分相近频点； 7、内插限制数据分析的长度时，就可用补零
补零
flhsxyz的博客
12-19 556
mysql中补零操作 不补零的情况下： create table test(a int(5),b int(10)); insert into test values(1,1); select * from test; 补零的情况下： create table test(a int(5) zerofill,b int(10) zerofill); i
matlab fft2补零位置,[转载]matlab 每日学习 fft2 ifft2函数
weixin_42515158的博客
03-16 714
作者：曾维图像处理，使用时注意 ：如下图图片进行处理,读者可以将该图片保存下来，再进行如下处理。笔者试过，有些图片不存在本文所说的问题。rgbfile=imread('1.png');grayfile=rgb2gray(rgbfile);subplot(2,2,1);imshow(grayfile);%显示刚输入的图片的灰度图Ft=fft2(grayfile);%进行ft变换iFt=real(if...
fft补零
最新发布
03-14
### FFT 补零的作用 在信号处理领域，快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT) 是一种高效的算法用于计算离散傅里叶变换 (Discrete Fourier Transform, DFT)[^1]。FFT 的输入通常是一个有限长度的序列，在实际应用中可能会遇到频谱分辨率不足的情况。为了提高频率域上的分辨率或者改善可视化效果，可以采用 **补零技术**。 #### 频率分辨率的影响 当对一个时间序列进行 FFT 计算时，其频率分辨率由采样间隔 \( T_s \) 和数据记录的时间窗口 \( N \cdot T_s \) 决定。具体来说，频率分辨率为： \[ f_{resolution} = \frac{1}{N \cdot T_s} \] 其中 \( N \) 是原始样本的数量。如果希望获得更高的频率分辨率而不增加采集的数据量，则可以通过向原序列末尾添加额外的零值来扩展序列长度。这种操作称为 **Zero Padding** 或者 **FFT Zero Padding**[^2]。 #### 提高插值精度 尽管补零不会真正提升物理意义上的频率分辨率（即无法恢复未被测量到的信息），但它确实能够通过线性插值的方式使得频谱曲线更加平滑细腻。这有助于更清晰地观察某些细节特征，比如峰值位置估计更为精确等优点[^3]。 以下是 Python 中实现 FFT 并加入零填充的一个简单例子: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 原始信号参数设置 fs = 100 # Sampling frequency(Hz) t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False) # Time vector x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.cos(2 * np.pi * 25 * t) # 不同长度下的FFT分析 nfft_original = len(x) nfft_padded = nfft_original * 4 # Increase length by adding zeros. X_orig = np.fft.fft(x, n=nfft_original)/nfft_original freqs_orig = np.fft.fftfreq(nfft_original, d=1/fs) X_pad = np.fft.fft(x, n=nfft_padded)/nfft_padded freqs_pad = np.fft.fftfreq(nfft_padded, d=1/fs)[:len(X_pad)//2] plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(freqs_orig[:len(X_orig)//2], abs(X_orig[:len(X_orig)//2]), label='Original') plt.plot(freqs_pad, abs(X_pad[:len(X_pad)//2]), '--',label='Padded') plt.legend() plt.grid(True) plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('|Amplitude|') plt.title('Effect of Zero-Padding on FFT Spectrum') plt.show() ``` 此脚本展示了如何利用 NumPy 库执行标准以及带有零填充版本的 FFT 运算，并对比两者的结果差异。 ---
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