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因此FFT处理之前都需要对时域样点就行加窗处理，加窗处理将导致窗两边的数据权重降低甚至归零，导致部分信息丢失。. 为了补偿加窗造成的信号丢失，实时频谱仪中普遍采用重叠帧的FFT处理。. 两段相邻的 时域数据 将部分重叠然后进行FFT计算，这样两段相邻 ...
目前主流的fft算法（Matlab、Python库等）中的fft函数并不严格要求输入数据必须为 2^n ，因为尽管理论情况下 2^n 长度的数据在运算时可以最大程度利用对称性简化计算，提升运算速度，但是实际操作中还需要考虑内存开销。
对于复数信号，N个点FFT之后会产生N个频率点，频谱的带宽为N，每个点所占的带宽为 \frac {1} {N} ，将每个幅值都乘以 \frac {1} {N} 即可得到真实的频率幅值。. 以下为MATLAB实操：. 1、不进行幅值修正的情况：. 可以看到无论是幅值还是频率，跟我们所给的时域信号是 ...
而关于fft的算法本质，能查到的往往都是复杂的实现原理，对于其本质的原理很少详述。在综合查询的资料及自身的理解，总结如下： 1、fft本质上是对离散各点的信号做相位补偿，并在各个频率点上做积累； 2、对于1hz频率点上的信号幅度应该是多少？怎么计算？
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FFT是离散傅立叶变换的一种快速算法，所有的离散傅立叶变换都可以理解成对连续的频谱进行采样，64点FFT就是对0～采样率这段频谱均匀采样了64次，也就是看到的64根谱线。. 你也可以通过插值或增加时域时间将FFT提升到更多点，比如128，这样就变成对0～采样率 ...
Y = fft (X,n) returns the n-point DFT. fft (X) is equivalent to fft (X, n) where n is the size of X in the first nonsingleton dimension. If the length of X is less than n, X is padded with trailing zeros to length n. If the length of X is greater than n, the sequence X is truncated. When X is a matrix, the length of the columns are adjusted in ...
默认排序. 大唐荣耀. 关注. 简单粗暴的理解，FFT是针对能量信号（FFT之后的得到幅度谱，或者能量谱），但有些信号不是能量信号，无法做FFT，譬如噪声，它是功率信号，只能用统计的方法来得到它的功率谱密度，用这个参数来表示它的特征。. 发布于 2020-05-24 21 ...
在快速傅里叶变换（FFT）中，"补零"（Zero Padding）是一种常用的技术，主要有以下几个原因：. 1. **算法效率**：FFT算法的效率最高时，输入数据的长度是2的 整数次幂。. 如果原始数据的长度不是2的整数次幂，那么可以通过补零来扩展数据长度，从而提高FFT的计算 ...
3. FFT算法. Cooley和Tukey在1965年宣布，他们“第一次”发现了FFT算法。而实际上，他们发现的FFT算法的核心原理，早在150多年前（1806年），就被高斯记在了自己的小本本上。那么这个算法究竟用了什么奇技淫巧呢，本文将一探究竟。 DFT变换的基础公式为：
