dft振幅谱为什么和k值有关 分别求f（t）=t和f（t）=1t的 傅里叶变换

为什么要对信号进行频谱分析？ 对信号进行频谱分析的原因：在看似杂乱无章的信号中，找出一定振幅、相位、频率的基本的正弦（余弦）信号中，振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时，通过频谱分析，根据各级齿轮转速，齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。信号谱分析是数字信号处理的重要内容，对确定的信号其时 域表示是确定的，其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中，携带信息的信号本质上都是随机的，随机信号不能用 确定的时间函数表示，只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号，由于不满足绝对可积，其傅立叶变换不存在，因此只能研究其功率在频域的分布，即功率谱或功率谱密度。实际应用中人们所能得到的 随机信号的样本函数总是有限长序列，根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号真实 功率谱的估计，称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上，描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量，由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换，经典功率谱估计都依 据DFT，而采用FFT算法，故称之为非参数方法。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…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。Matlab 对函数中的系数作傅里叶变换 求助 秘密分别求f（t）=t和f（t）=1/t的 傅里叶变换 f（t）=t不满足绝对可积，不符合傅里叶变换的存在条件 所以不存在傅里叶变换1/t傅里叶变换为-i*3.14*sgn(w)抽样函数的傅里叶变换怎么算？ 因为频域抽样函数，反变换回来时域就是方波)序列福利叶变换的关系是特殊的\"离散傅立叶变换\"，也就是时域序列被认为是各种方波抽样信号的叠加，认为复数的角度只取0和∏这两种情况，于是你就看到了序列的傅立叶变换。序列的傅立叶变换，因为频率不再有意义(因为只有两种角度)，所以X(k)之间只有顺序关系(原来是频移关系)，通常写为Z变换。另外，虚机团上产品团购，超级便宜

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