FFT分析N=128 是什么意思-搜答案-拍题作业网

fft(x,n)是一维快速傅里叶变换,x相当于信号,n是变换点数.离散傅里叶变换DFT的快速算法就是FFT.

分别对两序列做快速傅里叶变换,然后相乘,结果再反傅里叶变换,最后显示根据卷积的性质,时域卷积等同于频域的相乘,这就是这个程序的基本原理

length(y)是总的采样点数fs是采样频率,就是频域横轴的最大值.那么频域上的刻度,就是df=fs/length(y)从0到fs取n个点,那么就有n-1个区间,就是数列的项的问题,你推推看吧.f(

n=0:15;>>x=exp(-n);>>subplot(2,1,1);stem(n,x);>>subplot(2,1,2);stem(n,abs(fft(x)));

周期信号的周期预先不知道时,可先截取M点进行DFT,再将截取长度扩大1倍截取,比较结果,如果二者的差别满足分析误差要求,则可以近似表示该信号的频谱,如果不满足误差要求就继续将截取长度加倍,重复比较,直

你的那个程序对初学者来说比较难理解,我帮你改了一下,概念比较清晰,你可以对照一下Fs=128;%%采样频率N=512;%%采样点数dt=1/Fs;%%时域最小间隔,即时域分辨率t=(0:N-1)*dt

这个问题,可以查查数字信号处理方面的书,讲的很详细了!采样点越多幅值当然是越大,要除采样点数,纵值就谱值

24000,19000,18000

要看实际频率值是否刚好落在N点FFT的对应频率通道上,如果实际频率刚好落在两个相邻频率通道中间,那误差应该是最大的.比如1024Hz采样频率,1024点FFT,输入频率如果是整数的话,应该会落在相应的

50分太少拉～

大于x的长度时就在x原数据后面补零,而补零不影响信号的分辨率,只是将频谱平滑处理,因为时域补零相当于频域插值；大于x的长度时就直接截取x数据中相应长度的元素.再问：小于x的长度的长度是怎样处理的呢？比

频率上显示的峰值实际上是时域上所有之累积起来的情况,所以你的程序中显示的是sine函数的平均值,它和峰值之间有根号2倍的关系.所以你的程序中只需要修改一行就可以达到你想要的结果py3=abs(py2)

图像处理.噪声处理,信号处理

采样频率要符合奈奎斯特准则啊,就是fs>=2W,采样间隔Ts自然就等于1/fs啦,信号处理好好学哦再问：那f=n*fs/N什么意思啊？为什么要转化我想问一下功率谱密度上的值到底是角频率还是频率啊我就m

天空映记着你的彷徨眼泪始终是汗水永远蒙蔽的他们的双眼宣告的么你卑微的的?为么·我这一个静谧的午后

一维快速傅里叶变换,低频成分在矩阵的两边,要将低频成分放到中间的话用fftshift(fft())

X为信号,n为变换点数.Y=fft(X)是对信号X进行快速傅里叶变换；Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为

FFT是快速傅里叶变换,它是频谱分析的一种重要工具,例如,在处理过程中使用了快速傅立叶变换FFT,因此用平均周期图法计算功率谱密度函数估计是非常迅速的

没有下载你的附件,下面是我自己的经验,虽然原理也不太清楚,如果有说错的大虾补充,不过结果没有大问题,举个简单的例子吧.假设我们有个时间序列t=0:0.01:5;a=sin(2*pi*t)+sin(6*

Y=fft(X,n)就是对信号X的前n个点进行快速傅里叶变换,如果n大于x的点数,则直接取前n个点,若小于n,则X先进行补零扩展为n点序列再求N点FFT.补零或截取信号会使求出的频率间隔不一样.如果原