1樓：
頻域（頻率域）——自變數是頻率,即橫軸是頻率,縱軸是該頻率訊號的幅度,也就是通常說的頻譜圖。頻譜圖描述了訊號的頻率結構及頻率與該頻率訊號幅度的關係。
頻譜分析就是分析訊號是由哪些頻率的正弦訊號疊加得到的，以及這些正弦訊號的振幅。
頻域分析的話，應用有很多。就比如雜訊處理，先要知道雜訊的頻率範圍才能濾除，或通過雜訊的頻率特徵推測它的**。 還有比如資料壓縮，在一定還原質量的範圍內，儲存訊號的頻譜資料和訊號的時域取樣點資料相比要小的多。
σδ(t-nt) 的傅麗葉變換 這怎麼做啊
2樓：匿名使用者
如果x(t)的傅利葉變換為：∫ (∞
,-∞) x(t)e^(-j2πft)dt那麼：σδ(t-nt)的傅利葉變換為：回
∫ (∞,-∞) σδ(t-nt) e^答(-j2πft)dt= σ e^(-j2πnft)
這是根據 δ(t) 函式的撿拾定理：∫ (∞,-∞) δ(t-t0)e^(-j2πft)dt = e^(-j2πft0)
計算的！
傅利葉變換，採用fft好，還是dft好？
3樓：anyway中國
fft運算速度快，但是，當處理器具備足夠運算能力時，dft有其不可取代的優勢。
因為fft在提高運算速回度的同時答，對樣本序列的長度做出了要求，即要求樣本序列的數量必須是2的n冪。
正確的傅利葉變換，樣本序列應該是代表乙個或整數個訊號週期。
對於固定頻率的交流電測量，可以使取樣頻率為訊號頻率的m倍，且m=2^n。
但是，對於變頻器輸出測量，如果測量前基波未知，那麼，就無法同時滿足樣本數為2^n和整週期的要求。
dft運算速度遠遠低於fft，但是，對樣本數沒有要求。
anyway變頻功率分析儀內建高效能的嵌入式微處理器，運算速度快，儲存容量大，可以實現實時dft運算。在可以實現的前提下，速度快的fft就沒有明顯優勢了。而dft對運算點數沒有限制，處理反而變得更加靈活。
4樓：藍色憂鬱
大資料量的話，當然是fft了。其實fft就是dft的快速演算法，兩者是一樣的。只不過fft運算速度更快
傅利葉（fft、dft、傅利葉、fourier）傅利葉變換的結果為什麼含有複數？
5樓：angela韓雪倩
第一，從定義式上看，積分號裡含有複數，積分結果是複數；
第二，從傅利葉變換的物理意義上看：ft變換是將乙個訊號分解為多個訊號之和的形式，並且是正弦或余弦訊號疊加的形式；我們知道，決定乙個正弦波的是其振幅和相位，二者缺一不可。
而實數只能表示振幅或者相位，而複數是二維平面上的，可以同時表示振幅和相位，所以用複數表示。頻譜是複數形式，可以分解為振幅譜和相位譜，它們是實數形式。
離散傅利葉變換（dft）和快速演算法（fft）的區別是什麼？
6樓：苑聰澹臺海兒
fft只是dft的一種計算機快速演算法，結果與dft相同
dft可以說是是一切離散變化分析的前身，因為變化形式相似。
dft就是把時域訊號變化為頻域，以得簡明的物理含義與處理方法。
7樓：浪跡天涯的流星
fft就是dft的快速演算法， 結果是一樣的。
應該不會有這個差別。 搞不懂就貼圖看看
這個差別在於， 補0再fft這裡0是不受你前面減mean的影響的， 所以你前面減東西相當於是減乙個矩形， 所以fft的結果相當於減乙個sa，所以就會對形狀有一些影響。 其實如果不是你選了乙個過於短的列， 也不會有這麼明顯影響的.
8樓：
fft是dft的一種快速運算，理論上沒什麼本質區別。至於補零只會讓頻譜區分度更加明顯，不會帶來本質的變化。
樓主減去均值，只會導致dft和fft的第乙個點值減小。
樓主描述的問題應該不會出現的
關於fft快速傅利葉變換的疑問
9樓：匿名使用者
fft和dft計算出的結果是完全一樣的，都是正確的，fftshift是為了是結果顯示直觀，或者便於後期處理
快速傅利葉變換不是一種dft演算法嗎，為什麼會得到連續的頻譜？ 40
10樓：藍色憂鬱
得到的肯定是離散的頻譜，fft只不過是dft的快速演算法，其他並無區別
快速傅利葉變換和離散傅利葉變換的主要區別是什麼？哪個準確？
11樓：變頻測試
fft（fast fourier transformation），即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速演算法，它是根據離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅利葉變換的演算法進行改進獲得的。它對傅氏變換的理論並沒有新的 發現，但是對於在計算機系統或者說數字系統中應用離散傅利葉變換，可以說是進了一大步。
在fft中，利用wn的週期性和對稱性，把乙個n項序列（設n=2k,k為正整數），分為兩個n/2項的子串行，每個n/2點dft變換需要（n/2）2次運算，再用n次運算把兩個n/2點的dft變換組合成乙個n點的dft變換。這樣變換以後，總的運算次數就變成n+2*（n/2)^2=n+n^2/2。
fft提高了運算速度，但是，也對參與運算的樣本序列作出了限制，即要求樣本數為2^n點。離散傅利葉變換dft則無上述限制。
小結：fft快，dft靈活，各有優點，如果滿足分析要求，兩者準確度相同。
個人認為只要是離散傅利葉變換都會產生洩漏，為什麼若干文章都說fft才會導致洩漏呢？
12樓：匿名使用者
dft也洩漏啊，fft就是個演算法啊實質就是dft。頻域離散時域都是週期延拓的啊，要dft還是得截斷，洩漏避免不了啊。只能在窗函式選取上做文章。。
13樓：匿名使用者
看到你的問題很晚了，回答一下可能對有興趣的朋友有用。
1. 訊號截斷相當於加矩形回窗。
2. 只要是離散傅利葉變換
答dft（包括fft）都會有能量洩漏現象。
3. 週期訊號如果是整週期截斷，不會產生洩漏。
4. 週期訊號非整週期截斷，肯定會有洩漏。
5. 窗函式（除矩形窗以外）可以減少能量洩漏。
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