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512线fft分析,TEM的FFT怎么分析

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fft关于运算采样频率对结果影响的困惑是没有问题的 。fft结果都没问题，对应的峰值都是5M，不幸的是，它不能被映射，fft结果范围FFT是一种快速离散傅立叶变换算法，基于离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实特性，改进了离散傅里叶变换算法 。傅立叶变换理论没有新的发现，但是可以应用到计算机系统或者数字系统中，此后，基于这一思想，发展了高基、分裂基等快速算法，随着数字技术的飞速发展，1976年出现了基于数论和多项式理论的维诺格拉德傅里叶变换算法(WFTA)和素因子傅里叶变换算法 。

扩展数据:在这些算法中，最常用的是BASE-2算法 。一般来说，根据序列在时域或频域的分解过程不同，可以分为两类:一类是时间提取FFT算法(DIT)，将一个N点DFT的输入序列x(n)分解成两个N/2点序列，x1(n)和x2(n) 。前者是用偶数序号从原始序列中提取的，后者是用奇数序号提取的 。DIT是一种由奇偶分解组成的快速算法 。

1、正弦序列FFT频谱 分析程序问题!!第一行是fft对XN1的N1点变换 。第二行是求FFt变化后的幅度 ， 括号里提到的是采样点，也就是说第三行是求频率轴 。除以二就是求正半轴，当然也可以取负值，看你对结果的要求了 。因为n个样本的信号经过fft成为n个样本的频谱，这个频谱关于n/2 1个样本是对称的，所以真正有用的频谱数据只有前半部分，后半部分是镜像 。

2、关于用FFT 分析信号频谱的问题你的问题太抽象了 。如果是周期信号，一般是真实系统产生的 。你可以估算一下它的周期 ， 比如测G值的扭秤信号大约是一个小时，那么你就可以根据采样定理以最大频率的两倍进行采样，然后用fftfor spectrum- 。如果是平稳随机信号，比如语音信号，你会知道它的主频分量在203k以内，所以可以用大于6k的频率采样，然后执行fft 。如果信号是非平稳的，就不能用fft，而要用统计学来估计 。

3、 fft运算采样频率对结果影响的困惑没问题 。fft的结果都是对的，对应的峰值都是5M 。可惜无法映射fft结果范围t0:0.001:0.6；xsin(2 * pi * 50 * t) sin(2 * pi * 120 * t)；yx 2*randn(大小(t))；plot(1000*t(1:50)，Y(1:50))title( signalcoruptedwithzeromeanrandomnoise )xlabel( time(毫秒))Y fft(y ， 

各种% %频率下的测量功率为isPyyY 。* conj(Y)/512；% ameaningfulfrequencyaxis:f 1000 *(0:256)/512；绘图(f，

4、求解 fft后的的频率间隔问题问题1: 分析频率上限为采样频率的1/2，128点后的频率区间fft是20000/64问题2:1024点后的频率区间fft是20000/ 。问题1:每8个点取一个值 ， 相当于/8的采样频率 。

5、matlab fft(f1 E8/512*(0:255)；如果这个有问题，采样频率是100M，也就是1E9要改成f1E9/ 512*(0:255) 。另外，你写的这个程序效率太低 ， 重写为t02E6个周期Vamp1%电压幅度10Vf5E6% pulse 5 MHz w2 * pi * f；%角频率指数1；T10:(1e 9):1e 5；Vizeros(大小(t1))；t0:(1e 9):t0；VI(1:2001)Vamp * sin(w * t)；绘图(t1，

6、利用 fft进行频谱 分析需要注意哪些问题这个问题很热门~好吧，让我们帅一点，TT 。让我们去盖楼吧 。朱帅留下 。作业，，，一样 。你是二年级学生 ， 对吗，孩子？要点如下:1)选择合适的操作点数 。2)如果信号的最高频率已知 ， 为了防止混叠，所选择的采样频率应该满足奈奎斯特定律 。3)根据实际需求选择合适的分辨率 。4)为了减少高频分量引起的频谱混叠，选择合适的窗函数 。

7、如何应用matlab进行 fft 分析【512线fft分析,TEM的FFT怎么分析】FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将信号变换到频域 。有些信号在时域很难看到任何特征，但如果变换到频域，就很容易看到特征 。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spectrum 分析中也经常用到 。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 。
由ADC采样的模拟信号成为数字信号 。采样定理告诉我们采样频率应该是信号频率的两倍以上，这里就不赘述了，采样的数字信号可以通过FFT变换 。N个采样点，FFT后，可以得到N个点的FFT结果，为了便于FFT运算，n通常是2的整数幂 。假设采样频率为Fs，信号频率为f，采样点数为n，那么FFT后的结果是一个n点的复数 。

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