如何理解功率信号的傅里叶变换和求解其功率谱？ 振幅谱与傅里叶系数

如何直观形象、生动有趣地给文科学生介绍傅里叶变换？ 这里还有另外一个相似问题等待大家的答案：如何形象简单地讲解神经网络是什么？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 对函数中的系数作傅里叶变换 求助 秘密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，有公式的周期信号的傅里叶变换 楼主你要去看一下冲激函数的定义。冲激函数在某个点的值为无限大，在其他地方都为0。如果整个范围上做积分的话，所得的值是一个有限值。比如单位冲激函数，从负无穷到正。傅里叶级数中的幅度谱和相位谱是怎么画出来的？ 以周期信号函数作为示范，看看傅里叶级别函数应该怎么画相位谱和幅度谱 周期函数： 最终傅里叶级数函数的单边图、双边图、相位谱、幅度谱，如下图所示： 。傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅|Fn|和相位ψ？ 看指数形式傅里叶就知道Fn是什么了。为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱，跟这个类似：y(t)=F1cos(t+ψ1)+F2cos(2t+ψ2)。对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。扩展资料：快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。它们都借助于的两个特点：一是周期性；二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为。功率谱密度如何理解？ 说到功率谱密度，那就不得不提功率谱，能量谱密度，频谱，频谱密度的概念。我最近也写过类似的文章，文章…

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