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于 2022-05-24 10:06:58 首次发布
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快速理解FFT算法（完整无废话） - 知乎首先请忘掉你在高赞看到的多项式系数表示法点值表示法，FFT是搞傅里叶变换的！首先得把傅里叶变换搞清楚了！连傅里叶变换的意义都没搞清楚就上FFT，是不可能完全理解的！高赞里的系数表示法点值表示法只是一个FFT…https://zhuanlan.zhihu.com/p/407885496

C语言实现fft理论基础与工程应用的实例分析 - 轱轳轩辕 - 博客园三天的工厂实地监测，在师兄的帮助下，终于理解了原来似懂非懂的FFT变换的工程意义，废话少说，直入正题。一、理论分析快速傅里叶变换（FastFourierTransform)是离散傅里叶变换的一种快速算

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yipingfing
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FFT算法中的采样频率和采样点数选择
EgwEditor的博客
09-18 4028
综上所述，选择适当的采样频率和采样点数对于正确的频谱分析至关重要。采样频率应至少是信号最高频率的两倍，并考虑信号中的噪声成分。本文将探讨如何选择适当的采样频率和采样点数，并提供相应的源代码示例。这是因为FFT算法的运算效率最高，当采样点数为2的幂次方时，可以通过快速傅里叶变换（FFT）算法以较小的计算复杂度来计算频谱。较大的采样点数可以提供更详细的频谱信息，从而更好地分析信号的频域特性。在上面的示例代码中，我们首先使用FFT计算信号的频谱，并通过频谱找到最大频率的索引。选择最小的2的幂次方作为采样点数。
FFT基础知识——采样定理
2403_83132773的博客
07-10 746
当你第一次接触到FFT时，你一定会听到来自前辈的教诲“采样频率要大于你要采集的信号频率的两倍”。当然，第一次听到的时候什么都不知道只会按照步骤一步一步走，而在经过一段时间的磨练后，笔者自认为对于FFT的相关原理和这令人头疼的采样定理有所了解，故在此留作记录。所谓采样，就是在一个连续的信号上按照一定规律打点，这个规律就是你设置的采样频率，每次到时间后就在采样的信号上面收集一个点。那么可以预见，一个在周期内连续的信号才能完整的传递该信号的所有信息，而你只有离散的点，自然是漏掉了很多的信息。
FFT基础之采样定理
m0_38012497的博客
12-27 1729
cy
举例解析FFT算法
最新发布
weixin_56892602的博客
03-12 1729
简单来说，傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的信号处理方法。本章会带大家熟悉理解DFT(离散傅里叶变换)、旋转因子特性、FFT(快速傅里叶变换)并举例验证。
FFT window
msrgr的专栏
04-09 2040
在频域中显示信号有助于发现信号中的干扰、噪声和抖动。 信号中如果包含非整数个周期，会发生频率泄漏。可通过加窗来改善该情况。 数字化仪采集到的有限序列的边界会呈现不连续性。加窗可减少这些不连续部分的幅值。 没有窗叫做统一窗或长方形窗，因为加窗效果仍然存在。 一般情况下，Hanning窗适用于95%的情况。 它不仅具有较好的频率分辨率，还可减少频谱泄露。 请始终比较窗函数的性能，从而找到最适...
《数字信号处理》如何合理选择FFT的采样率、采样点数，实现更精确的频谱计算
weixin_74392201的博客
11-23 2381
博客针对FFT变换时出现的截断效应、栅栏效应、频谱泄露、频谱混叠等问题提出解决办法，并举《数字信号处理》中的一道经典问题来讲解。
N个点FFT变换中的频率分辨率以及与实际频率的关系
J.Zz 的博客
10-16 7573
做FFT变换时，我们一般会取N个点来做FFT变换，得到N个变换后的系数，也称之为频谱系数。在离散时间傅里叶变换中，频谱系数是周期函数，以2pi（注：pi指的是圆周率3.1415926）为周期。 频谱的分辨率是 2pi/N. 假设采样率是fs，那么，这个2pi/N与fs有什么关系？对应实际频率来讲，其频率的分辨率是多少赫兹的？ 我们从对连续函数采样的公式来推导： e^(j2pikft) 这是连续傅里...
matlab中fft定点运算,可用于嵌入式计算的定点FFT算法 （转载）
weixin_29164185的博客
03-17 1355
1时域抽取法的定点FFT程序3.0 ！简介本示例程序演示了如何计算定点和浮点各个长度和位数的按时间抽取FFT算法。所有程序在VC6下编译通过。最精确的FFT计算最好采用浮点，但浮点对于嵌入式设备计算量太大，有的朋友想采用定点，但网上资料不多，且长度位数要求不一，于是本人制作了这个版本。此程序可以实现对长度为64，128，256，512，1024，2048的数据进行定点FFT(如果需要其他长度可自行...
matlab中fft定点运算,DSP中的定点FFT运算注意事项(转载)
weixin_42372573的博客
03-17 1661
引用：http://publishblog.blogchina.com/blog/tb.b?diaryID=3811777在DSP运算中，经常需要把输入时域信号在频域进行处理之后，再还原为时域信号，这样就需要进行FFT和IFFT运算：x(n) -> FFT -> X(f) -> 频域处理 -> Y(f) -> IFFT -> y(n)而一般的DSP芯片只支持整数...
matlab 倒位序fft程序,[转载]MATLAB的一个FFT程序
weixin_30017913的博客
03-21 1375
FFT信号流图：程序实现是这样：程序流程如下图：首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)a = bitor(a,b);en...
频域卷积 matLAB,[转载]使用FFT实现现行卷积，MATLAB计算自相关函数和互相关函数...
weixin_39621975的博客
03-16 1273
最近在做关于使用Matlab编程实现小m序列和Gold序列的实验，下面就说说关于这次实验室的一些收获：1. 关于使用DFT实现线性卷积。2. 关于自相关函数和互相关函数的Matlab计算。3. 关于小m序列和Gold序列的一些基本概念一、学工的如果不知道如何使用DFT来求线性卷积和这种思想的重要性，他就白学了(小波老师原话)要求：t[n]=f(n)*g(n),把g(n)翻转，向右移动n格与f(n)...
信号频率、采样频率、采样点数
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weixin_43373901的博客
05-07 3万+
f-信号频率 fs-采样频率 N-采样点数 信号频率（f）： 信号频率就是信号的频率，其倒数是信号一个周期的时间T。 采样点数（N）： 采样点数一次向PC端发送的数据量包含的点数，采样点数决定了每次传到PC内的数据量，实际就是每一个信号周期内采了几个点。dt=1/fs：采样频率一个周期的时间间隔---->> N=T/dt：每个信号周期内包含多少个采样周期，即每个信号周期内的采样点数N。 FFT、IFFT的采样带你输必须是2的指数，在频域一个频点对应时域的一次采样，所以FFT的点数自然就是204.
频点、带宽、FFT点数、采样率的关系
joris30的博客
04-22 2万+
带宽很好理解，一般带宽越高子载波越多，即对应的频点或信道越多。 这样系统中频域变换到时域，则对应的FFT点数越多。FFT点数不补零的情况下等于采样点数，补零一般会补成2的次幂。 比如:20M、15M、10M、5M、3M、1.4M的子载波数量分别为（不计中心子载波）1200、900、600、300、180、72。 FFT/IFFT的采样次数必须是2的指数，在频域一个频点对应时域的一次采样，所以F...
[信号基础] 信号频率，采样率，采样点（快拍数）等
weifengomg的博客
11-08 2万+
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FFT(快速傅里叶变换)中频率与实际频率的关系
耳东星的博客
03-08 1万+
一、四个名词：实际物理频率，角频率，圆周频率，归一化频率 ·实际物理频率表示AD采集物理信号的频率，fs为采样频率，由奈奎斯特采样定理可以知道，fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠，因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 · 角频率是物理频率的2*pi倍，这个也称模拟频率。（注：由于一个信号周期（如交流电）是360度，即2pi。故角频率就是转了多少个2pi。设置角频率纯粹为了便于计算。） · 归一化频率是将实际物理频率按fs归...
https://blog.youkuaiyun.com/qq_38410730/article/details/90116695
pingis58的博客
11-14 5618
摘自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38410730/article/details/90116695 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33700350/article/details/85678076 最近，因为项目需要在STM32F103系列处理器上，对采集的音频信号进行FFT运算，然而STM32F103毕竟不是STM32F4系列的处理器，对于...
关于采样点数与采样频率
m0_48209770的博客
11-08 812
fft 函数接受一个复数输入信号，并返回一个复数频谱，其中包含了信号的所有频率分量（正频率和负频率）。由于实值信号的频谱是对称的，rfft 函数只返回正频率部分，可以减少计算量和存储空间。rfft 的输出结果是一个长度为 (n//2+1) 的复数频谱，只包含了正频率的分量。分辨率 就是 采样频率÷采样点数(30÷1000)长度 是 采样点数//2 +1。最高频率 是 采样频率÷2。
深入浅出解释FFT（四）——fft分析信号频率和相位
输出每日所学，供大家学习使用
10-04 1万+
很基础的问题往往很重要，做仿真时候有一个点的差错都会导致结果的错误。在网上找了前人写的东东，总结下希望对大家有帮助，让大家少走一些弯路。 信号的时域采样点N和频域采样点数相同 %################################################################## clear all; close all; Adc =1.25; %直流分量幅度 A1 =1; %频率F1信号的幅度 A
如何确定傅里叶变换的采样率和采样点数
2409_87378937的博客
11-30 798
确定傅里叶变换的采样频率和采样点数是复杂的工程问题，需要综合考虑信号特征、系统需求以及应用场景。通过合理的选择和优化策略，可以在保证信号处理质量的同时，最大化资源利用效率。确定傅里叶变换的采样频率和采样点数在信号处理、通信和数字系统设计中是一个基础且关键的问题。以下将详细探讨如何选择合适的采样频率和采样点数，并结合实际应用中的设计策略。在自适应信号处理中，可根据信号的瞬时频率内容动态调整采样率。在有强噪声背景的情况下，可采用过采样技术，即以显著高于奈奎斯特频率的速率采样，然后使用数字滤波方法以增强信噪比。
智能电力分析仪：电网监测与FFT分析技术
- 电路城原创内容：该项目的电路方案是电路城的原创内容，未经允许不得随意转载。 8. 文件资料： - 压缩包子文件的文件名称列表中包含了一个图片文件（Fj6PoDceYVJC8my94Fht_1XbdVgH.png）、源码文件（源码.rar）、...
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