深入浅出解释FFT(一)——用fft求频谱

本文深入介绍了快速傅立叶变换(FFT)的基本原理和应用,阐述了FFT如何将信号从时域转换到频域,便于分析信号特征。通过实例解析,解释了FFT结果的物理意义,包括幅度、频率和相位信息,以及如何计算原始信号的参数。还讨论了采样频率、采样点数与频率分辨率的关系,并提供了MATLAB代码示例。

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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。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号。采样
定理告诉我们,采样频率要大于信号频率的两倍,这些我就
不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。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。

假设采样频率为Fs,信号频率F,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。这个点的模值,就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始
信号的幅度有什么关系呢?假设原始信号的峰值为A,那么FFT
的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A
的N/2倍。而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量
的N倍。而每个点的相位呢,就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量(即0Hz),而最后一个点N的再下一个
点&#x

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