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fft分析后的频率按顺序显示

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解决fft、频率区间问题1: 分析 频率上限为抽样的1/2频率 。128点以后fft/区间为20000/64问题二:1024点以后fft/区间为20000.625，那么FFT后频域的分辨率是多少呢 。
【fft分析后的频率按顺序显示】
1、FFT的使用方法 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现成的FFT程序可以从网上下载，但是如何定义相似度需要考虑 。可以考虑相对变化率(相对变化率(数值1和数值2)/数值1或相对变化率(数值1和数值2)/数值2)的形式 。有一种情况和你的需求类似:设计滤镜 ， 说明过滤效果 。在这种情况下，需要比较变化前后信号的幅频特性和相频特性来说明滤波效果 。在这个过程中，需要对两个信号分别进行FFT变换，得到幅频曲线和相频曲线 。

2、快速傅里叶(FFTFFT变换，输入数据应为2 n，因此 ， 有N2^n，输出的n个数中，前N/2与后N/2相同，只需要前N/2，记为m的第一个数代表直流分量，也叫零次谐波；第二个数字代表基波，也称为一次谐波；第三个数字代表二次谐波；...第m个数字代表M1谐波 。以上数字都是复数，用an jbn表示:振幅magn√2/2 * √( a2 B2)；φ阶段narctanbn/an 。
3、信号处理中FFT后的意义及常用处理方法姓名:王学号:T转自:【嵌入式黄牛入门】总结FFT在信号处理中的作用和意义，以及常用的FFT处理方法 。【嵌入式牛鼻】快速傅立叶变换(FFT)【嵌入式牛文】1 。为什么要做FFT？首先，在信号处理过程中，由于信号的多样性和不确定性 ， 在很多情况下，很难看到时域中的信号特征和处理方法，如线性调频、捷变频等 。，但是我们可以在频谱中看到频率的分布和振幅分布 。另外，经过FFT后，我们不仅可以看到信号的频域特性，还可以看到相位特性(这一点可能会被很多人忽略) 。

2.不同采样率的信号FFT后会发生什么，也就是FFT和采样率的关系 。首先，这里不多解释奈奎斯特采样定理，即采样率必须大于等于被采样信号最高值的两倍频率 。那么FFT后频域的分辨率是多少呢？FFT后的分辨率为:采样频率/采样点数，也就是说在相同采样频率下，FFT使用的点数越多，分辨率越高 。

4、关于FFT 频率确定的问题采样率不正确，会导致混叠 。首先，ADC采样要满足奈奎斯特采样定义，最简单的就是FS>2F0 。你的FS是256Hz，第二次仿真出现了一个150Hz的信号分量，说明采样定理不能满足 。仿真中的表现是150Hz的信号混叠到采样带宽中 。怎么解决？使用低通滤波器 。256Hz采样频率can only分析小于128Hz的信号，所以采样前要设计低通滤波器，避免大于128Hz的信号混叠到频段内 。

5、用51单片机做信号 分析,将信号FFT后得到的值,怎样知道该信号对应的 频率值...例如，对于64个点，采样频率为20K，频率分辨率为20K/64312，因此第一个点为312*0HZ，第二个点为312*1HZ，第三个点为312 * 2hz...FFT后应该是每频率 。振幅最大的对应点的频率接近你要求的频率51 。是微控制器太慢还是无法存储数据？求节目参考 。
6、如何由 fft运算结果得出组成原始信号的各分量的 频率及功率 fft运算的结果是一个有实部和虚部的复数，如:X问题1: 分析 频率上限是采样的1/2频率 。128点以后fft/区间为20000/64问题二:1024点以后fft/区间为20000.625，问题1:每8个点取一个值相当于抽样频率 Yes /8 。

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