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傅里叶变换 结果分析,离散傅里叶变换及谱分析

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傅里叶 变换 F的结果(jw我觉得你可能不太懂傅里叶 变换很懂，初学者 。傅里叶 变换是一个特殊的整数变换，傅里叶 变换在示例链接中有提及，其中在证明中使用了简单的替换，1.时移特性的推导过程:2，移频特性的推导过程:傅立叶变换可以将满足一定条件的函数表示为三角函数(正弦和/或余弦函数)或它们积分的线性组合 。在不同的研究领域，傅里叶 变换有很多不同的变体，比如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换，傅立叶分析最初是作为热过程分析的工具提出的 。
1、如何将这个波形图片进行 傅里叶 分析?这可以借助MATLAB软件分析方便地完成，非常简单 。只需要把这个波形各点的数据拿出来直接做FFT变换 。比如这个波形一共有800个数据，你可以直接在1024点做FFT 。假设波形数据存储在vector A中，那么bfft(a，1024)就是傅里叶 分析你需要的结果 。这是数据 。请告诉我怎么做 。
首先必须明确，这是离散数据，不是连续函数 。如果是离散数据 ， 可以直接对数据向量进行fft得到频谱信息，频谱信息包括你想要的基波分量和谐波分量的关系 。如果只有数据，采样频率未知，那么采样频率需要自己确定 。比如采样频率为Fs，采样点数为sN，那么作图时光谱信息横坐标的向量应该是Fs/2:Fs/sN:Fs/2Fs/sN，也就是离散的傅里叶-1/ 。
2、怎样利用 傅里叶 变换解决实际问题?这个问题用卷积定理解决 。扩展资料:卷积定理表明函数卷积的傅里叶 变换是函数傅里叶 变换的乘积 。即一个域中的卷积等价于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积对应于频域中的乘积 。F(g(x)*f(x))F(g(x))F(f(x))其中F代表傅里叶 变换 。这个定理对于拉普拉斯变换，双边拉普拉斯变换，Z 变换 ， 梅林变换，哈特利变换(见Mellininversiontheorem 。
卷积定理可以简化卷积运算 。对于长度为n的序列，根据卷积的定义计算需要2n1组对位乘法，其计算复杂度为:然而，在用傅里叶 变换将序列变换变换到频域后，只需要一组对位乘法 。在使用傅里叶 变换的快速算法后，总的计算复杂度是这个结果可以应用在快速乘法计算中 。
3、什么是傅立叶 变换?只是一个整数变换 。将函数转化为三角函数便于计算 。TransforméedeFourier的中文译名有很多，如“傅里叶 变换”、“Fourier 变换”、“Fourier /”为方便起见 ， 本文写作“傅里叶 变换” 。应用傅里叶 变换它广泛应用于物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域(例如在信号处理中，傅里叶 /)
4、时域脉冲宽度t, 傅里叶 变换后的频域结果是怎样的时域频域只是指分析 signal的方法，并不是说一个信号分为时域信号和频域信号 。信号可以是时域信号，也可以是频域信号，可以根据需要转换，傅里叶 变换什么的 。举例:一个连续的基本信号cos(wt)在频域上是一条垂直线(固定频率)，在时域上是无穷大 。一个脉冲信号在时域上无穷大(0)，在频域上无穷大(指分布在频域上的所有频带) ， 所以脉冲干扰的影响是很大的 。
5、 傅里叶 变换的结果F(jw【傅里叶变换 结果分析,离散傅里叶变换及谱分析】我觉得你可能不太懂傅里叶 变换很好，初学者 。傅里叶 变换是一个特殊的整数变换 。它可以将满足一定条件的函数表示为正弦基函数的线性组合或积分 。傅里叶 变换的本质是将一个信号分离成无限多个正弦/复指数信号的相加 。也就是说，由于信号是无限多个信号的相加 ， 对于非周期信号，每个信号的权重应该为零但存在密度差 。你可以对比概率论中的概率密度来认为落到每一点的概率都是无穷?。庑┪耷钚∈遣灰谎?。所以在傅里叶 变换之后，横坐标是分离出的正弦信号的频率，纵坐标是加权密度 。对于周期信号，由于可以提取某些频率的正弦波分量，所以在幅度谱中权重不为零 。它是无穷的，但这些无穷小明显不同，所以在书中用脉冲函数来表示...就像一个数组在FFT 变换之后会得到另一个矩阵一样，变换之后的矩阵会是一个复数，傅里叶是信号从时域到频域的转换过程 。在不同的研究领域，傅里叶 变换有很多不同的变体，从不同的角度观察同一件事，得出的结果是一样的 。
6、对图像的 傅里叶相位谱,进行 傅里叶逆 变换,其结果怎样?程序如下:fzeros(64，64)；forj1:5f(:，j * 10:j * 10 1)1；endffft 2(f)；fcfftshift(F)；F1ifft(角度(F))；fc 1 IFFT shift(F1)；F2 FFT 2(F)；fc 2 FFT shift(F2)；图 ， 子情节(2 ， 1)，imshow(f 。

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