FFT分析频谱的误差在于得到的是离散谱,而信号(非周期信号)是连续谱,只有当N较大时,离散谱的包络才能逼近于连续谱。因此N要适当选择大一些。 周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。 对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采
◉ FFT的基本原理 FFT通过DFT特性优化，是一种快速计算离散傅里叶变换的有效算法。在处理大点数运算时，FFT的优势尤其明显。通过将问题分解为更小的部分处理，它显著减少了计算量，并因此提升了信号处理的效率。这种分解策略的运用于DFT的性质，使得FFT在工程应用中不可或缺。◉ FFT的应用和优势 在 音频处理...
通过FFT计算的频谱就可以对信号做进一步分析了。例如SNR(信噪比),THD(总谐波失真),SFDR(无杂散动态范围),NSD(噪声频谱密度)等。 SNR:就是信号功率与一定带宽内噪声功率的比值,这个值与信号幅度以及噪声累积带宽是强相关的。它属于一种AC性能指标。写到这里想到一个问题:怎么来区分什么是DC指标,什么是AC指标?其实与...
2.4 快速傅里叶变换(FFT) 3. 逆离散傅里叶变换(IDFT) 3.1 逆离散傅里叶(IDFT) 3.2 物理意义解释 仅供参考,若有出入,请以《信号与系统(奥本海默)》或《Signals and Systems (Baraniuk et al.)》为准。欢迎指出,我将进行思考和修改。 信号处理总结见: 路过:信号处理——总结10 赞同 · 0 评论文章 1. ...
常见的数字信号处理算法包括:1. FFT(快速傅里叶变换):用于高效计算离散傅里叶变换(DFT),信号频域分析的关键算法。2. FIR(有限脉冲响应)滤波器:通过有限长度的冲激响应实现线性相位特性,用于数字信号滤波。 1. **判断题目完整性**:题目明确要求介绍FFT和FIR的概念,无缺失或歧义,符合完整性要求。2. **知识点拆...
快速傅里叶变换(FFT)在雷达信号处理中扮演重要角色,我个人认为,如果FFT的在雷达信号处理中的地位是第二,没有哪个敢说是第一。 本文主要解释如何用FFT精确地测量信号功率(signal power),在时域中计算信号的功率非常容易,当信号中存在其他不同频率的信号分量和宽带噪声时,可以在频域中单独测量这些成分的功率或者测量它...
答:FFT是针对离散信号的一种快速计算方法,它可以快速的将离散时域信号变换为离散的频域信号,也可用于连续时间信号分析的逼近。主要有:①FT近似算法②谐波分析③快速卷及运算④快速相关运算⑤功率谱估计等。谐波分析:从信号波形上很难看出其特征,但从信号功率谱上却可以明显的判断信号中的周期分量。快速卷积运算:x(n...
学习用 FFT 对连续信号和时域离散信号进行频谱分析(也称谱分析)的方法, 了解可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT。
傅里叶变换的基本思路是把复杂信号拆解成不同频率的正弦波叠加,就像把彩虹分解成七种颜色。传统离散傅里叶变换需要做N²次复数运算,当数据量达到4096个点时,运算次数就超过1600万次。快速傅里叶变换采用分治策略,把大问题拆成小问题处理,类似折纸游戏中对折纸张简化步骤,最终使运算次数降为N·log₂N次。对于4096...