FFT分段问题

最新推荐文章于 2025-03-26 09:51:27 发布
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文章标签： matlab
原文链接：https://my.oschina.net/u/2963604/blog/2965805
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本文精选了FFT算法及其在信号处理领域的应用实例，包括全相位谱分析、长序列数据处理技巧、STFT原理与MATLAB代码示例、信号相位匹配算法，以及基-2FFT算法的C/C++实现方法。深入探讨了DIF-FFT算法原理，并提供了快速傅立叶变换在Matlab和C语言中的实现方案。

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1）全相位谱分析 时移相差法 http://forum.vibunion.com/thread-104069-1-1.html

2）长序列数据FFT能不能由它的分段短数据FFT结果得到？ http://www.ilovematlab.cn/thread-490358-1-1.html （通过对短序列的FFT内插**频域移相****最后叠加，可以等同于长序列的一次FFT。 用级联FFT可以解决问题，参考张大炜的论文<<一种新的级联FFT算法>>）

3)今天看到有一个帖子写得非常之好，STFT原理、仿MATLAB的代码及pc端和IOS端测试图： 数字信号处理公式变程序（五）——仿matlab的spectrogram函数（STFT） https://blog.youkuaiyun.com/shengzhadon/article/details/46811923

  1. 信号相位匹配算法 http://www.docin.com/p-1436770081.html

  2. 基-2FFT算法的C/C++实现 https://wenku.baidu.com/view/c9d65e0abb68a98271fefa2e.html?sxts=1543911062713

  3. 一种快速傅立叶算法的思路是将N点DFT转化为N/2点DFT，即 将N点序列进行分割。若按n域(时域)划分，就是所谓DIT-FFT算法(decimation-in-time FFT，库利·图基算法)；按k域(频域)划分，则是DIF-FFT算法(decimation-in-frequency FFT，桑德·图基算法)。本文介绍DIF-FFT算法。 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_25549771/article/details/53320396

  4. FFT快速傅立叶变换-Matlab和c语言实现 https://blog.youkuaiyun.com/fuwenwei/article/details/8183923

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分治FFT
wangyiyang2的博客
03-26 288
【学习笔记】分治 FFT\mathrm{FFT}FFT 题目意思 已知g1..n−1g_{1..n-1}g1..n−1​来求f0..n−1f_{0..n-1}f0..n−1​ 其中fi=∑j=1ifi−jgj,f0=1f_i=\sum_{j=1}^{i}f_{i-j}g_j,f_0=1fi​=∑j=1i​fi−j​gj​,f0​=1 Sol\mathrm{Sol}Sol 我们首先考虑CDQCD...
利用TI的fftlib进行简单的FFT
r91987的专栏
05-18 1万+
今天终于把DSP中的FFT弄清楚了，现在总结下成果。一、首先介绍下FFT的理论知识 快速傅里叶变换（FFT）是DFT的一种快速算法实现。二、然后介绍下具体的编程实现#include #include #include /* Create an Insta
论文阅读1：分段FFT算法实现
qq_51604300的博客
01-03 1058
该方法将数据分段进行频谱聚焦处理，降低了运算代价， 解决了海量数据处理困难的问题，同时提高了频率估计精度。代码中比较了16384长度数据16384点直接FFT和分成8个子通道即8段2048点FFT后聚焦之后的结果对比，代码中绘制频谱聚焦结果时为了方便与直接FFT比较，乘以M即通道数，最后显示直接FFT和分段FFT之后聚焦乘以M的频率估计结果基本相同。f1，f4，f5为相近频率，可以看出算法相近频率必须为M的倍数。在过采样场景下，本文所提出的基于频谱聚焦 的信号频率估计算法，减小了单次 FFT。
级联FFT（超采样FFT架构）的MATLAB代码及原理
最新发布
qq_35809085的博客
03-26 410
级联FFT（超采样FFT架构）的MATLAB代码及原理
分段DFT(如何将长DFT拆成多个短DFT？)
平和少年的博客
04-12 2275
包含完整的理论推导和代码实现
fft 重叠加法_FFT重叠相加法 参数如何定 h M?
weixin_39877182的博客
12-20 198
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼这是网上的matlab代码，我转python了。这是FFT重叠相加法 matlab代码上说：x_为较长的输入序列，h为较短的系统函数，M为分段大小M分段取多少合适，h系统函数如何定这个值？ 帮下解下疑惑，谢谢！def fftfilt(x_,h,M):N=len(h)Lx=len(x_)if N>M:M=N+1L=M+N-1T=math.ceil(L...
FFT分段处理
03-16
首先，FFT分段处理的主要方法可能有重叠分段法和非重叠分段法。比如，非重叠分段就是把数据分成不重叠的块，每块单独做FFT，然后组合结果。而重叠分段可能像加窗那样，有部分重叠，减少频谱泄漏。不过具体实现时需要...
Psd_091024I.rar_psd welch_分段 FFT_求信号功率谱_窗函数_自功率密度谱
07-14
Welch法功率谱密度 Psd自功率谱 是用改进的平均周期图法来求随机信号的自功率谱估计 采用信号重叠分段，加窗函数和fft算法等计算一个信号的自功率谱估计（PSD）
matlab肌电信号处理代码-matlab-eeg-emg-fft:使用快速傅里叶变换（FFT），图形视图和数据分段的EEG和EMG信号处理的
05-27
本项目“matlab-eeg-emg-fft”提供了一个开源的MATLAB代码库，专门用于对EEG和EMG信号进行快速傅里叶变换（FFT）、图形显示以及数据分段处理。 快速傅里叶变换是信号处理中的核心算法之一，它能够将时域信号转换到...
FFT与分段自相关结合PAHT的LPI雷达信号检测方法
该方法通过增强模糊函数的周期性改进了LPI雷达信号的相干积分，并结合快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）和分段自相关函数，以及部分可加树形结构（Partitioned Adaptive Hierarchical Thresholding, ...
应用三次样条函数快速计算插值FFT算法
01-14
加汉宁窗插值快速傅里叶变换(FFT)算法可以克服频谱泄漏的影响,消除用异步采样值测量电量时产生的误差,但其计算量较大,实时性较差。为了减小插值FFT算法的计算量,采用三次样条函数逼近加汉宁窗插值FFT算法函数,提出了应用三次样条函数的有效形式计算插值FFT算法,将插值FFT算法的谐波幅值修正系数曲线分为10段,给定11个等间距插值点,构造出计算插值FFT算法的三次样条函数的快速计算公式。该公式简单,程序实现方便,计算量小,在分段处连续,且为精确值,可以大幅度提高插值FFT算法的计算速度和实时性。仿真计算结果表明,应用三次样条函数的有效形式计算电量谐波幅值和频率,幅值误差小于0.1%,频率误差小于0.01Hz。
FFT中频率和实际频率的关系
04-28
FFT 频率 实际频率 关系，一个比较详细的说明文档。FFT频率与实际物理频率的分析
fft算法的基本思路和步骤_通过FFT来计算螺旋天线的匝数
weixin_32466167的博客
12-12 3151
手边有两个螺旋线，它们是射频天线。本来很想数一数他们各自的匝数，不过还是让计算机帮助数一下更轻松一些。下面使用图像处理的方法来获得它们对应的匝数。▲ 两款天线对比01基本算法原理下面是具体处理步骤：1. 截取螺旋线的图片：截取螺旋线的图片并旋转的水平方向。▲ 截取螺旋线图片，并将它旋转到水平方向2. 将图片进行垂直投影读取图片信息并进行垂直灰度投影。图片的形状为：(58,113,3)▲ ...
分段卷积算法
qq_41601153的博客
04-01 988
实时音频处理中，分段卷积算法尤其重要。由于卷积的时域计算量非常大，而 FFT 乘法相当于时域圆周卷积，因此主流方法是使用FFT计算线性卷积。将圆周卷积转换为线性卷积用到的方法包括重叠相加法和重叠保留法。然而，目前大多数的卷积算法介绍是基于对输入音频流分段处理，而滤波器不分段处理。假如滤波器非常长，这种方法仍然有较大计算量，影响实时性。本篇文章实现了对输入信号和滤波器均分段的利用重叠保留法实现的频域卷积算法。
BNUOJ 51279[组队活动 Large](cdq分治+FFT)
weixin_34274029的博客
02-29 237
传送门 大意：ACM校队一共有n名队员，从1到n标号，现在n名队员要组成若干支队伍，每支队伍至多有m名队员，求一共有多少种不同的组队方案。两个组队方案被视为不同的，当且仅当存在至少一名队员在两种方案中有不同的队友。 这年头真是……分治FFT都开始烂大街了…… 我们来推一推吧 这显然是一个1d1d的DP，用f[i]表示i名队员的方案数 f[i]=∑j=0i−1f[i−j...
关于累加的matlab的程序,Matlab程序中fft后的累加问题
weixin_32980943的博客
03-22 460
1，按LZ的计算公式，b=1开始，而不是等于0开始；2，把bl和bh变成数组，计算相应的谱线nl和nh，这样来计算：voice = fft(y);for f=1:1:16000b=ceil(13*atan(0.76*f/1000)+3.5*atan((f/7500).^2));%各个临界频带的上下限if b == 1bl(b)=0;bh(b)=100;elseif b==2bl(b) = 100 ...
信号处理——信号频域变换
weixin_33691817的博客
03-07 615
作者：桂。 时间：2017-03-07  18:40:05 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6516256.html  声明：欢迎转载，不过记得注明出处哦~ 前言  本文主要介绍信号频域变换的常用方式，主要介绍基本的三种方法，实现时域数字信号的傅里叶变换： 　　1）基本DFT变换； 　　2）FFT变换 　　3）逆序级联FFT...
快速傅里叶变换算法原理简述 基于递归的fft实现
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Norstc的博客
12-06 1万+
一、FFT：Fast Fourier Transform 按定义式计算DFT的复杂度为O(n^2)，我们可以使用FFT将复杂度优化到O(nl)。 长度为8的FFT的过程由如下图展示，称为蝶形运算： 对于长队为N=2^n的序列x[n]，根据DFT： 令 那么DFT可写为： 所以FFT的思想是每次都把序列分为奇序列与偶序列。 在接下来的程序中，把取x[
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