离散傅里叶变换（DFT）

最新推荐文章于 2025-03-18 15:36:29 发布

小猫小鱼干

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分类专栏：自学数学文章标签： DFT 离散傅里叶变换

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离散傅里叶变换（DFT）用于将时域信号转换到频域，以便分析信号的频率成分。在长度为n的数列中，DFT产生同样长度的复数数列，其频率分辨率由采样频率Fs和采样点数n决定，为Fsn。每个频率点k（k≤n/2）对应的频率为Fk=(k−1)∗Fsn，幅度为Ak=a2k+b2k的平方根，相位为Pk=atan2(bk,ak)。DFT的第k点信号表达式为2Aknsin(2πt∗Fk+Pk)，其中k=1表示直流分量。" 136207299,17364313,Python算法：两整数位运算求和,"['算法', 'python', '数据结构', '位操作']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用途：将一组时域信号变换到频域，分析该信号中各频率分量。
效果：长度为 $n$ 的数列 $x$ 的DFT是另一组长度为 $n$ 的数列 $y$

y p + 1 = \sum j = 0 n - 1 ω j p x j + 1

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