快速傅里叶变换（fft）中的点数，如64点fft是指的什么？ 本人刚开始学习快速傅里叶变换，不太明白fft中的点数是什么意思，例如64点fft32点fft。是指取样的精度还…
MATLAB中fft的频率轴怎么计算 这个问题问得很2113不清楚，按我的理解5261可能是这样的：H是一个向4102量（通常意义下1653应该是一串等时间采样的时间序列），设H的采样率为fs，即采样时间为dt=1/fs，采样点为N，则总时长T=N*dt。对N点序列做FFT得到的频谱，其分布区间为[0，fs)，而频谱点的间隔即为df=1/T。根据Nyquist采样定理，其中只有[0，fs/2)有信息量，剩下一半是共轭对称的。所以这段话有两个重要的信息，采样频率fs决定了可分辨的频率范围是[0，fs/2)，而采样的总时长决定了频域分辨率df举个例子：在电力系统中计算谐波。中国电网频率是50Hz，一个周波就是20ms，假设采样是一周波256个点，即采样率是fs=256*50=12800Hz，dt=1/12800，采样点N=256个（正好一个周期），则FFT的结果也是256个点，分别对应直流量，基波（50Hz)，二次谐波（100Hz），三次谐波（150Hz），直到127次谐波；剩下的129个点是个特殊点，再剩下的127个点是跟1-127次共轭对称的值。如果我的理解是对的，题主想问的是要把FFT的结果n个点画出来，其横轴应该怎么设置，那答案就是0：1/T：(n-1)/T，而纵轴一般是两个分别画：幅值和相角。
MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定？ 在MATLAB中做FFT，首先编写函数，对不同的采样频率和采样点数，计算FFT后的频率序列及其对应的幅值：function[f amplitude]=yopheeFFT(sampleRate，FFT_points)n=0：FFT_points-1；t=n/sampleRate；采样时间序列f_All=n*sampleRate/FFT_points；频率序列%构造混有噪声的周期信号并采样signal=2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t))；对信号进行快速Fourier变换，并求振幅amplitude_All=abs(fft(signal，FFT_points))*2/FFT_points；f=f_All(1：FFT_points/2)；amplitude=amplitude_All(1：FFT_points/2)；扩展资料MATLAB中FFT函数的意义：FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。模拟信号经过ADC采样之后变成数字信号，可对此数字信号做FFT变换。N个采样点经过FFT之后就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次幂。假设采样频率为Fs，信号频率为F，采样点数为N。则FFT之后结果为N点复数，其中每一个点对应。
如何设定matlab fft的采样频率？ 基本概念错误，所以程序本身就是概念模糊，当t=0：0.01：200；时你的采样频率就已经是20001/200hz了，做fft时就是这个采样频率了，你的程序只是是改变了横轴的值，对ft来说根本没有改变采样频率。要想达到你的编程目的应该改变t的值（t=0：0.01：1和t=0：0.001：1），再做两次fft，那么得到的横轴坐标才是准确的真实频率值。
傅立叶变换FFT中采样频率有什么意义 对于上面这个问题2113，要看你所研究5261的对象（object）是什么了4102？其实我们关心的并不是基频，在1653FFT或DFT中，你经常遇到的一个东西就是归一化频率了，这样的好处就是都在一个标准下进行计算罢了！如果我们研究的对象本身就是数字信号，那么我们并不需要采样这一概念，也就没有采样频率这一概念，直接用离散的DFT或者FFT来计算就行了，比如对于一个N点的序列或者数字信号，你只要作大于等于N点的DFT或者FFT就可以安全重构原来的信号了；第二个就是对于现实世界中的连续信号（图像，语音等），采样就非常重要了，采样频率必须满足采样定理才能安全重构原来的信号，而我们是在抽样的过程中考虑采样频率，在FFT中其实可以不考虑，归一化都可以，所以说提高采样率我们的重点是能不能够重构原来的信号，如果原连续信号的最高频率分量或者带宽很宽的话，那么按照采样定理就要提高采样率了。
如何决定要使用多少点来做fft FFT程序，输入是一组复数，输出也是一组复数，想问一下输入到底应该输入什么，输出的复数的含义是什么？给定一组序列的抽样值，如何用FFT确定它的频率？首先，fft函数出来的应该是个复数，每一个点分实部虚部两部分。假设采用1024点fft，采样频率是fs，那么第一个点对应0频率点，第512点对应的就是fs/2的频率点。然后从头开始找模值最大的那个点，其所对应的频率值应该就是你要的基波频率了。FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什么意思、如何决定要使用多少点来做FFT。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设采样频率为。
关于FFT计算怎么选取点数 一.调用2113方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X)；x=IFFT(X，N)用MATLAB进行谱分析时注5261意：（1）函数FFT返回值的数据结构具4102有对称性。例：N=8；n=0：N-1；xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]；Xk=fft(xn)1653Xk=39.0000-10.7782+6.2929i 0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i 0+5.0000i-10.7782-6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。clf；fs=100；N=128；采样频率和数据点数n=0：N-1；t=n/fs；时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)；信号y=fft(x，N)；对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y)；求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N；频率序列subplot(2，2，1)，plot(f，mag)；绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz')；ylabel('振幅')；title('N=128')；grid on；subplot(2，2，2)，plot(f(1：N/2)，mag(1：N/2))；绘出Nyquist频率之前随频率变化的。
如何设定matlab fft的采样频率基本概念错误，所以程序本身就是概念模糊，当t=0：0.01：200；时你的采样频率就已经是20001/200hz了，做fft时就是这个采样频率了，你的程序只是是改变了横轴的值，对ft来说根本没有改变采样频率。要想达到你的编程目的应该改变t的值（t=0：0.01：1和t=0：0.001：1），再做两次fft，那么得到的横轴坐标才是准确的真实频率值。
一个通过fft计算信号频率的问题？ 我在做一个计算心率的算法，具体来说就是对采来的传感器信号做预处理后，用fft计算频谱，找到峰值，对应…
