傅里叶变换振幅谱 离散时间傅里叶变换的幅度谱与傅里叶展开系数的关系

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。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？ 对速度信号进行傅里叶2113谱分析之后，其纵坐标对应5261的幅值的物4102理意义是频率。傅里叶变换广泛应用于物理、电子、1653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。对速度信号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐标对应的幅值的物理意义是什么？是速度，还是振幅 问得太好了，还真需要动脑筋。富氏变换后，横坐标是频率，纵坐标是对应频率成分的幅度。由此看来，对速度信号进行傅里叶谱分析之后，纵坐标应当是速度变化率的幅度了。也就是说，是不同加速度的幅度了。傅里叶（FFT、DFT、傅立叶、Fourier）傅里叶变换的结果为什么含有复数？ 第一，从定义式上看，积分号里含有复数，积分结果是复数；第二，从傅立叶变换的物理意义上看：FT变换是将一个信号分解为多个信号之和的形式，并且是正弦或余弦信号叠加的。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： 。

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