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数字信号的 fft 分析

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首先，fft函数应该是一个复数 ， 每个点都分实部和虚部 。fft窄带高分辨率算法窄带高分辨率算法是指通过分析和处理较窄的频率信号能够对目标物体进行精确探测和定位并获得更高分辨率测量结果的算法，⑶ D/A转换:将处理后的-1 信号转换为模拟信号 。

1、基数为2的FFT算法 2、如何理解 数字 信号处理中的离散傅立叶变换以及FFT离散傅立叶变换:傅立叶变换是数学的一种精妙描述 。而计算机实现是将时域和频域逐步离散化 。离散化意味着采样 。我们知道，时域等间隔采样 ， 频域周期性扩展；频域采样，时域周期延拓 。那么，为了得到时域和频域都是离散的结果，显然时域和频域都应该被采样 。周期延长怎么办？只需要一个周期 。总结一下:第一步，时域离散化，我们得到离散时间傅里叶变换(DTFT)，频谱是周期化的；第二步，对频域进行离散化 ， 得到离散的周期傅里叶级数，时域进一步周期化 。

顺便说一下，DFT没有物理意义，它只是我们研究的需要 。这样 ， 计算机处理就成为可能 。FFT:这是一种快速的DFT算法 。复数的加法和乘法需要大量的计算 。FFT利用DFT中WN的周期性和对称性，将一个N项序列按奇偶性分组为两个N/2项的子序列，继续分解迭代 ， 大大减少了计算量 。具体算法取决于张蝶图 。
【数字信号的 fft 分析】
3、实现 数字 信号处理的方法有哪些硬件、软件和软硬件结合 。数字 信号处理是将信号用数字或符号表示为一个序列，利用计算机或通用(专用)信号处理设备进行数值计算 。例如:滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等 。一般来说，对数字 信号的处理涉及三个步骤:(1)模数转换(A/D转换):将模拟信号转换成数字-2/ 。

⑶ D/A转换:将处理后的-1 信号转换为模拟信号 。通常 ， 这一步是不必要的 。DSP有很多成功的例子，比如医用CT断层扫描仪的发明 。它是利用生物体不同部位对X射线的吸收率不同的现象，利用各个方向扫描的投影数据来重建检测体的轮廓的仪器 。在本仪器中 ， fft(快速傅里叶变换)起到了快速计算的作用 。后来又发展了其他仪器，如使用正电子的CT机、基于核磁共振的CT机等，为医疗领域做出了巨大贡献 。

4、怎样对两组数据同时做 fft变换FFT程序，输入是一组复数，输出也是一组复数 。我想问输入应该是什么，输出的复数是什么意思？给定一个序列的采样值，如何用FFT确定其频率？首先，fft函数应该是一个复数，每个点都分实部和虚部 。假设采用1024点fft，采样频率为fs，那么第一个点对应0的频点 ， 第512个点对应fs/2的频点 。然后从头找到模数最大的点，它对应的频率值应该就是你想要的基频 。

有些信号在时域很难看出什么特征，但是如果变换到频域就很容易看出来了 。这也是很多信号 分析采用FFT变换的原因 。另外，FFT可以提取信号的频谱 ， 在分析的频谱中也经常用到 。虽然很多人知道FFT是什么，可以用来做什么 ， 怎么做，但是不知道FFT后的结果意味着什么，不知道如何决定FFT用多少点 。
5、 fft窄带高分辨率算法窄带高分辨率算法是指通过分析和对频率较窄的频率信号进行处理，能够对目标物体进行精确探测和定位 ， 并获得更高分辨率测量结果的算法 。通常窄带高分辨算法是在传统技术的基础上，增加信号处理技术，通过多普勒和调频技术提高回波信号的信噪比 ， 此外，可以使用快速傅立叶变换、拉普拉斯变换和其他类似的技术来提取特征信息，以提高echo 信号的分辨率 。

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