什么是傅里叶变换？ 傅里叶变换是数学领域里面的一种数值处理方法。傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(一般是正弦函数)，或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。用正弦曲线来代替原来的曲线而不用方波或三角波来表示的原因在于，分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号易于进行数据处理，因为正弦曲线属于系统特征函数。正弦函数曲线在计算机上处理，线性回归更加方便。正因如此我们才不用方波或三角波来表示。用正弦曲线来代替原来的曲线而不用方波或三角波或者其他什么函数来表示的原因在于：正弦信号恰好是很多线性时不变系统的特征向量。于是就有了傅里叶变换。总结如下，傅里叶变换其实就是用一种更简单方便的函数无限逼近原来的复杂函数，尤其是信号处理领域。
如何学会傅里叶变换？ 如果看了此文你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧【完整版】我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不…
用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？ 对速度信2113号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐5261标对应的幅值的物4102理意义是频率。1653傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱—显示与频率对应的振幅的大小。扩展资料：信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。
如何理解功率信号的傅里叶变换和求解其功率谱？ 1.题主给出的例题，其解答过程是有一些歧义的。这里试图来梳理一下时域、频域，以及功率、能量的关系，…
matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号 反傅里叶变换是需要知道相位谱的（光幅度谱不够）.另外根据延时特性，傅里叶变换乘以e^(-jωt0）等于时域延时t0
傅里叶变换的学习 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是12年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了…于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者… 这篇文章的核心思想就是： 。
离散时间傅里叶变换的幅度谱与傅里叶展开系数的关系 对一个周期采样的点数少，则得到的离散信号的周期N也小，做DTFT时，比如w=0，就是对离散信号幅度的累加，可想而知，采样率高，结果可能越大，所以DTFT得到的振幅需要 乘以 采样间隔T才 近似等于 原信号的各频率振幅.你可以看看教材，用DFT分析模拟信号的频谱 这一节，有公式的
常用傅立叶变换对的证明 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：biantaoreal表6.3f(t)=12π+∞？∞常用的连续傅里叶变换对及其对偶关系dωF(ω)=∞？∞F(ω)ejωt∫f(t)e？jωtdt重要连续傅里叶变换对连续时间函数f(t)傅里叶变换F(ω)相对偶的连续傅里叶变换对连续时间函数f(t)傅里叶变换F(ω)1ttk重要√δ(t)dδ(t)dt1jω2πδ(ω)j2πdδ(ω)dω√dkδ(t)dtk(jω)k1+πδ(ω)jωjπ2πjkdkδ(ω)dωku(ω)√u(t)tu(t)11δ(t)？2j2πt1dδ(ω)？2dωω2jωe？jωt0√？1，t>；0sgn(t)=？？？1，t0F(ω)=？？j，ωπδ(ω？ω0)2cosωt0j2sinωt0√δ(t+t0)？δ(t？t0)W√？？1，tτ？？1？tτ，tτ？？τSa(ωτ2)πSa(Wt)？？1，ωW？？1？ωW，ωW？？√τSa2(ωτ2)WWtSa2()2π2√e？atu(t)，Re{a>；0e？at1a+jω
随机信号傅里叶变换和功率谱密度图给出的信息有什么不同 设随机信号x(t)的傅立叶变换：X(f)＝F(x)F-表傅立叶变换；X(f)-表傅立叶谱，f-频率(Hz)X(f)是复数，它的模是傅立叶振幅谱；它的虚部与实部商的反正切为傅立叶相位谱。而Φ＝|X(f)|^2/T为x(t)的功率谱，T-为x(t)的样本长度。当已知功率谱信息之后，乘以样本长度T后开方，得到傅立叶振幅谱|X(f)|而失去了X(f)的相位信息。这就是 X(f)和 Φ(f)所提供信息的差别。即：X(f，T)可以推出 Φ(f，T)；但由 Φ(f，T)只能推出|X(f)|而失去相位信息。这就是提供信息的差别。
