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fft频谱分析点数差别,用fft对信号作频谱分析MATLAB

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采样频率为fs100Hz，分别绘制了N128和1024点的幅频图 。频谱-4/进行FFT处理时，关于频谱 分析进行FFT处理时的采样频率 ， 频率的分辨率为采样频率/采样点数，能否给出数字域的频率分辨率2*PI/采样点数？模拟域采样频率的频率分辨率/采样点数；固定采样频率，提高采样点数可以提高分辨率，即固定采样频率，提高采样频率可以提高分辨率 。

1、[转载]【转】DFTDTFTFFT有啥区别1 。有什么区别/图片-1/1 。DFTDTFTFFT？对于一般的周期信号，可以用一系列正弦波(有限或无限)的叠加来表示 。这些正弦波的频率是某一频率的倍数，如5hz、2*5hz、3*5hz(其中5hz称为基频) 。这就是傅立叶级数的思想 。所以周期信号的频率是离散的 。此外，对于周期性信号 ， 存在信号的周期越长，信号的基频越小的特性 。一个非周期信号可以看成是一个周期无限长的周期信号 ， 所以它的基频是无穷小的 ， 它的频率组成是连续编程的 。

包括以下:DTFT(时间离散，频率连续)DFT(时间和频率都是离散的，可以用计算机处理)FFT(优化算法FFT(DFT ， 减少了计算量)2 .离散傅里叶变换DFT和离散时间傅里叶变换DTFT有什么区别？离散时间傅立叶变换有时被称为序列傅立叶变换 。离散时间傅立叶变换本质上是单位圆上的(双边)z变换 。当时域信号连续时，使用连续时间傅立叶变换；当它是离散信号时，使用离散时间傅立叶变换 。

2、audition中的FFT大小到底啥意思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 。

3、MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定? 1 。调用方法xfft(x)；XFFT(x，N)；xIFFT(X)；XIFFT(X，N)用MATLAB做spectrum 分析时，需要注意以下几点:(1)函数FFT返回值的数据结构是对称的 。例如:N8；n0:N1；Xn不能直接计算连续信号的谱分析；因此，对连续信号进行采样、加窗和截断，然后通过DFT得到频谱分析 。你好！频谱 分析是对频率进行分解，比如FFT，就是傅立叶变换 。虽然也和频率有关 ， 但它就像一套放大镜，把精细部分和模糊部分分开，即高频成分是精细部分，低频成分是模糊部分，就像一张FFT后的照片，你会看到精细部分和模糊部分 。

4、FFT对信号进行 频谱 分析时,信号的频率的分辨率与什么有关?能否给出其...数字域频率分辨率2 * PI/sampling点数；模拟域采样频率的频率分辨率/采样点数；固定采样频率，提高采样点数可以提高分辨率，即固定采样频率，提高采样频率可以提高分辨率 。频率采样频率/采样分辨率点数 。对信号做FFT时 ， 频率的分辨率与n个点的大小有关 。n越大，分辨率越高 。但需要注意的是，n的大小是指信号的采样数 ， 必须携带信号的信息 。如果简单地增加零值采样点，则无法提高频谱的分辨率 。具体可参考程培清的《数字信号处理》 。
5、关于利用FFT进行 频谱 分析时采样频率的问题,请高手指教!【fft频谱分析点数差别,用fft对信号作频谱分析MATLAB】你的频率(区间)分辨率是采样周期/FFT 点数>100，所以一个32点的FFT肯定不足以分辨一个100hz的信号，这就涉及到分辨率的问题 。这跟你采样的点数无关 ， 跟你的采样频率有关，你的频率(区间)分辨率是采样周期/FFT 点数>100 ， 那么32点FFT肯定不足以分辨100hz的信号，这就涉及到分辨率的问题 。这跟你采样的点数无关，跟你的采样频率有关 。

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