信号谱分析与fft算法的应用,用FFT对信号作频谱分析总结

支持向量机简单例题 2022-12-25 23:46 473 墨鱼

支持向量机简单例题

信号谱分析与fft算法的应用,用FFT对信号作频谱分析总结

＼　＿　／实验二应用FFT 对信号进行频谱分析一、实验目的1、加深对离散信号的DTFT 和DFT 及其相互关系的理解2、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对快速傅里叶变换的理解，熟悉F单位是天分之一，纵轴是振幅。简单来说，如果光变曲线里有一个频率为f的信号，那么在功率谱里频率f

1.在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉FFT子程序；2.熟练掌握FFT实现两个序列的线性卷积的方法；3.熟悉应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题以便在实际中(3) 学习利用FFT对离散时间信号进行频谱分析的方法，了解可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT。2.实验原理本实验的原理DFT算法及其相关的基本性质，同时学习DFT

FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法，也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。在大学的理工科课程中，在完成高等数学的课程后，数字要提高谱分辨率，又保持谱分析的范围不变(Fs 采样频率不变),只能增长纪录时间Tp(截取长度),增加采样点数N。3)周期信号谱分析时对截取长度Tp 的要求对模拟周期信号用DFT(FFT)

根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。总结：假设采样频率为Fs,采样点数为N,做FFT之后，某一点n(n从1开始)表示的频率为：Fn=(n-1)而当把信号转换为频域后，获取相关函数的过程可以被简化成一个信号的共轭(把虚部取反)与另外一个信号相乘的过程。即使加上正负两个FFT的开销，算下来仍然比原来小很多(N方和N

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