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一,如果对信号进行同样点数N的FFT变换,采样频率fs越高,则可以分析越高频的信号;与此同时,采样频率越低,对于低频信号的频谱分辨率则越好。
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快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊此FFT 是用VC0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。
in[]为输入数组,out[]为输出结果存放的数组,twid[]是旋转因子数组,也是输入值,wst为旋转因子步进值,一般取1就对了,n就是FFT点数。
+ IP);ComAdd(X + I,&T,X + I);I += LE;} ComMul(&U,&W,&U);J++;} } return X;} FFT中有几个复数运算,自己实现,不想发给你,年轻人还是要自己动手做点东西。N为任意数,正常应该为2的幂次方。
一,如果对信号进行同样点数N的FFT变换,采样频率fs越高,则可以分析越高频的信号;与此同时,采样频率越低,对于低频信号的频谱分辨率则越好。
in[]为输入数组,out[]为输出结果存放的数组,twid[]是旋转因子数组,也是输入值,wst为旋转因子步进值,一般取1就对了,n就是FFT点数。
二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下:先对各行逐一进行一维FFT,然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。
FFT是DFT的一台计算机与DFT的快速算法结果 DFT可以说是所有的离散变化的前身是因为类似的变化。DFT是在时域信号转换成频域以一个简明的物理意义和加工方法的变化。
软件中加窗,主要利用现有函数,可以自己编程,首先根据自己的信号类型确定需要使用的窗,进而查找软件中对应的窗函数格式,通过“help”命令,可以查看该函数的详细用法。
信号的加窗处理,重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。
我们假设一段信号为x,给这段信号加窗,指的是将x乘上w。窗函数有很多很多种,Scipy中的get_window提供了多种窗函数的实现。
matlab中有现成的窗函数,如kaiser、cheb、hanning。获取窗函数的单位冲击响应后与原数据相乘即可。
做法是从信号中截取一个时间片段,然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理,得到虚拟的无限长的信号,然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。
为了减小DFT的泄露,需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度;理想的窗函数是主瓣宽度窄,旁瓣幅度小。矩形窗函数首尾值的突变,是其产生旁瓣的原因。所以,可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接,以减小旁瓣的幅度,进而减小DFT的泄露。
)结果讨论 一,如果对信号进行同样点数N的FFT变换,采样频率fs越高,则可以分析越高频的信号;与此同时,采样频率越低,对于低频信号的频谱分辨率则越好。
此FFT 是用VC0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。
+ IP);ComAdd(X + I,&T,X + I);I += LE;} ComMul(&U,&W,&U);J++;} } return X;} FFT中有几个复数运算,自己实现,不想发给你,年轻人还是要自己动手做点东西。N为任意数,正常应该为2的幂次方。
我这有两个,一个是在网上搜的,一个是我自己写的。复数这个类自己写一个就可以了。// FFT_t.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
你好,这是我的希望可以帮到你。1)结果讨论 一,如果对信号进行同样点数N的FFT变换,采样频率fs越高,则可以分析越高频的信号;与此同时,采样频率越低,对于低频信号的频谱分辨率则越好。
快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊此FFT 是用VC0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。
in[]为输入数组,out[]为输出结果存放的数组,twid[]是旋转因子数组,也是输入值,wst为旋转因子步进值,一般取1就对了,n就是FFT点数。
+ IP);ComAdd(X + I,&T,X + I);I += LE;} ComMul(&U,&W,&U);J++;} } return X;} FFT中有几个复数运算,自己实现,不想发给你,年轻人还是要自己动手做点东西。N为任意数,正常应该为2的幂次方。
因此如果数据量合适的话基-4要快,如果数据不合适还是用基-2好。至于C语言代码暂时没有。
看不到你的程序啊,你可以借助MATBLE与C的通信,不必麻烦再写程序。