Fft errands list. 9 我已把fft的结果通过*2/nfft 得到真正的幅值.

Fft errands list. 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。 而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。 奇偶分离的过程天然适用于 递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序： Jan 7, 2015 · FFT 结果任意一点的频率为： 假设信号采样频率为fs，从 采样定理 可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是 离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 距离FFT提取频率差（距离信息）。 多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. 这是… 显示全部 关注者 124 被浏览 在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。 即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号都将会存在泄漏。 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。 1805 年，快速傅里叶变换在傅里叶变换提出前就存在于高斯的手稿中了，要不是高斯没发表，估计现在得叫高斯变换。 还有两位甚至把手算 FFT 发表在了领域内的小期刊上，传阅度不小，这都没流行起来，男怕入错行啊。 所以 FFT 其实也遵从 Stigler 定律，反复发明反复遗忘。 而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。 奇偶分离的过程天然适用于 递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序： Jan 7, 2015 · FFT 结果任意一点的频率为： 假设信号采样频率为fs，从 采样定理 可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是 离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 有人能深入浅出的讲讲FFT吗？ 前段时间老师让设计一个多项式相乘的算法，我的算法自然是普通的O (n^2),但是老师说用FFT会更快，我就查了关于FFT的一些资料 但是都看的不太懂，多… 显示全部 关注者 71 被浏览 距离FFT提取频率差（距离信息）。 多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. 为什么距离FFT不分析相位变化？ 单个Chirp持续时间极短（微秒级），目标运动引起的相位变化可忽略。 距离信息由频率直接决定，相位变化需通过多个Chirp间比较才能反映速度。 FFT是信号处理等相关领域普遍采用的时域转频域的信号处理方法，它可以得到一串离散的等间隔采样的信号包含的频率成分，生成频谱，便于信号处理分析。 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 为什么FFT变换后的幅值感觉不对？ 请看一下问题出在哪里（matlab环境）。 [图片] 原始信号的幅值最大值都在40+ 50+ 为什么经过fft之后的幅值却只有9. 这是… 显示全部 关注者 124 被浏览 待进行FFT的向量的点数如果不是2的整数次幂，最简单的方式是末尾补零至2的整数次幂。 但这显然会增大数据量和内存开销。 在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。 即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号都将会存在泄漏。 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。 而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。 奇偶分离的过程天然适用于 递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序： Jan 7, 2015 · FFT 结果任意一点的频率为： 假设信号采样频率为fs，从 采样定理 可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是 离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 距离FFT提取频率差（距离信息）。 多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. 为什么距离FFT不分析相位变化？ 单个Chirp持续时间极短（微秒级），目标运动引起的相位变化可忽略。 距离信息由频率直接决定，相位变化需通过多个Chirp间比较才能反映速度。 有人能深入浅出的讲讲FFT吗？ 前段时间老师让设计一个多项式相乘的算法，我的算法自然是普通的O (n^2),但是老师说用FFT会更快，我就查了关于FFT的一些资料 但是都看的不太懂，多… 显示全部 关注者 71 被浏览 FFT是信号处理等相关领域普遍采用的时域转频域的信号处理方法，它可以得到一串离散的等间隔采样的信号包含的频率成分，生成频谱，便于信号处理分析。 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 待进行FFT的向量的点数如果不是2的整数次幂，最简单的方式是末尾补零至2的整数次幂。 但这显然会增大数据量和内存开销。 1805 年，快速傅里叶变换在傅里叶变换提出前就存在于高斯的手稿中了，要不是高斯没发表，估计现在得叫高斯变换。 还有两位甚至把手算 FFT 发表在了领域内的小期刊上，传阅度不小，这都没流行起来，男怕入错行啊。 所以 FFT 其实也遵从 Stigler 定律，反复发明反复遗忘。 为什么FFT变换后的幅值感觉不对？ 请看一下问题出在哪里（matlab环境）。 [图片] 原始信号的幅值最大值都在40+ 50+ 为什么经过fft之后的幅值却只有9. 这是… 显示全部 关注者 124 被浏览 待进行FFT的向量的点数如果不是2的整数次幂，最简单的方式是末尾补零至2的整数次幂。 但这显然会增大数据量和内存开销。 在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。 即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号都将会存在泄漏。 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。 1805 年，快速傅里叶变换在傅里叶变换提出前就存在于高斯的手稿中了，要不是高斯没发表，估计现在得叫高斯变换。 还有两位甚至把手算 FFT 发表在了领域内的小期刊上，传阅度不小，这都没流行起来，男怕入错行啊。 所以 FFT 其实也遵从 Stigler 定律，反复发明反复遗忘。 而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。 奇偶分离的过程天然适用于 递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序： Jan 7, 2015 · FFT 结果任意一点的频率为： 假设信号采样频率为fs，从 采样定理 可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是 离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 有人能深入浅出的讲讲FFT吗？ 前段时间老师让设计一个多项式相乘的算法，我的算法自然是普通的O (n^2),但是老师说用FFT会更快，我就查了关于FFT的一些资料 但是都看的不太懂，多… 显示全部 关注者 71 被浏览 距离FFT提取频率差（距离信息）。 多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. 这是… 显示全部 关注者 124 被浏览 在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。 即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号都将会存在泄漏。. 9 我已把fft的结果通过*2/nfft 得到真正的幅值. 这是… 显示全部 关注者 124 被浏览 在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。 即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号都将会存在泄漏。 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。 而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。 奇偶分离的过程天然适用于 递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序： Jan 7, 2015 · FFT 结果任意一点的频率为： 假设信号采样频率为fs，从 采样定理 可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是 离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 距离FFT提取频率差（距离信息）。 多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. q0ki jzg kn tbzifmo wplrn ierzes jsno1p enm18 iwp4y 25