fft(x)与fft(x,N)的区别

最新推荐文章于 2025-06-20 09:35:55 发布
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本文详细介绍了如何使用快速傅里叶变换(FFT)处理信号。解释了Y=fft(X)与Y=fft(X,n)的区别，以及如何根据信号长度选择最优的变换点数n，确保计算效率。

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X为信号，N为变换点数。
Y = fft(X) 是对信号X进行快速傅里叶变换；
Y = fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换，如果序列X的长度大于n的点数，则直接取前n个点，若小于n，则X先进行补零扩展为n点序列再求FFT。
一般情况下，n要取最接近X长度的2的整数幂，这样可以实现更快的FFT,提高计算效率。

Matlab中N是什么意思,MATLAB中y=FFT(X,N)中的N是什么意思
weixin_28726671的博客
03-16 5163
matlab傅里叶变换中fft(x,n),x,n分别是什么含义?fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.matlab中FFT函数的疑问n要取最接近数据长度的2的整数次方,命令是2^nextpow2(N),其中N是实际数据长度,因为这样的n可以使fft更快.比如,N=1021,执行n=2^nextpow2(N)后,n=2^10=10...
FFT快速傅里叶变换，主要涉及了在matlab中的一些具体的应用，fft函数为y=fft(x,N);
12-12
简单介绍了，FFT的MATLAB实现,fs=100; N=128; n=0:N-1; t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); y=fft(x,N); f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); mag=abs(y); stem(f,mag); title(‘N=128点’)
fft与x(n)序列长度L的关系
JuniorChestnut的博客
04-25 1028
结果： （1） 长度L在2^n 时， 计算会非常快；2 ^11 = 2048； （2） 其他长度，随着L的增加，计算耗时增加。 (1) 准备 1.0 取序列长度为 2046 2047 2048 2049 2050 (2) 实验
快速傅立叶变换（FFT）深度解析与应用
最新发布
weixin_42465140的博客
06-20 1046
快速傅氏变换（Fast Fourier Transform，FFT）是离散傅氏变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的高效算法实现。其在信号处理、图像处理、数据压缩、频谱分析等众多领域中扮演着核心角色，是电子工程和信息科学不可或缺的工具之一。离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，常用于分析离散信号的频率组成。
快速傅里叶变换(FFT)的原理及公式
weixin_33978016的博客
07-27 4782
快速傅里叶变换(FFT)的原理及公式 　　非周期性连续时间信号x(t)的傅里叶变换可以表示为 式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。但是，在实际的控制系统中能够得到的是连续信号x(t)的离散采样值x(nT)。因此需要利用离散信号x(nT)来计算信号x(t)的频谱。 　　有限长离散信号x(n)，n=0，1，…，N-1的DFT定义为：   　　可以看出，DFT需要计算大约N2次乘法...
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