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stein傅里叶分析多好 。1.首先短时傅里叶变换短时-1 分析 (STFA)适用于分析慢时变信号的频谱，傅里叶Spectrum分析，傅里叶 分析该领域的顶级专家，斯坦斯特尔.我记得功率谱密度的缩写好像是PSD(powerspectralddensity) 。

1、 傅里叶谱 分析时,对于求得到功率谱密度做一个10*log10(y风功率密度，点击查看详情 。1.定义:单位面积有一个垂直于风向的作功行程，点击查看详情 。2.计算方法:平均风功率密度表示设定周期:中国，其中:设定时间段内记录的数字，单位为n；ρ空气密度，kg/m3；点击查看详细的VI3立方风速(m/s)第I条记录的数值 。我记得功率谱密度的缩写好像是PSD(powerspectralddensity) 。知道了功率谱密度的定义，就意味着变换前的单位功率谱密度简单来说就是能量在频率上的分布 。所以功率谱密度的基本单位无疑应该是w/Hz，由此推导出mw/Hz，μw/Hz等等 。
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2、快速 傅里叶问题求最小的采样数据点数快速傅里叶变换是离散傅里叶变换的一种快速算法，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进而得到的 。傅立叶变换理论上没有新的发现，但可以说是离散傅立叶变换在计算机系统或数字系统中应用的一大步 。设x(n)是n项的复序列 。通过DFT变换，X(m)的任何计算都需要n次复数乘法和N1复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法 ， 一次复数加法等于两次实数加法 。即使将一次复数乘法和一次复数加法定义为一次运算(四次实数乘法和四次实数加法)，那么就可以得到n项复数序列的x 。

当有更多的N1024点时 ， 需要N2操作 。在FFT中，一个N项序列(设N2k，k为正整数)被分成两个N/2项子序列，每个N/2点DFT变换需要(N/2)2次运算 ， 然后这两个N/2点DFT变换通过N次运算组合成一个N点DFT 。在这种变换之后，运算的总数变成N 2(N/2)2N N2/2 。
3、关于 傅里叶变换中的相位有什么问题?关于傅里叶变换中的相位问题:FFT是针对余弦信号的变换，傅里叶变换后的相角应该是余弦信号的相角，这里你的原始信号是正弦的，变换成余弦信号后相角会是90度 。假设FFT后的某个点N用一个复数a bi表示，那么这个复数的模是一个根号a*a b*b，相位是Pnatan2(b，a) ， 根据以上结果，我们可以计算出n个点(n≠1，而 。

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