fft算法原理FFT算法得到的结果的物理意义是什么?

fft算法原理  时间:2021-07-03  阅读:()

fft可以做滤波器吗(能)?怎么做(说一下原理)

滤波器主要有FIR滤波器和IIR滤波器。

FIR线性稳定,但是运算量大。

而IIR运算量是FIR的5-10分之一,牺牲了信号的线性,稳定性差。

如果精度实时性要求不高的话,可以用IIR的。

FFT可以求出频域,然后确定要滤掉哪些频率的。

FFT可以求出相位,幅度和频率。

可以用这个三个求出功率的相关参数。

FIR和IIR主要是滤掉自己不想要的波形而已。

不过一旦干扰的频率和基波频率差不多就很难做到了,这个时候需要硬件来完成。

以上只是软件上的实现。

不过我想说一下,提问题多少给个5分吧,0分是也实在是太抠了点吧。

呵呵。

FFT原理的FFT基本原理

FFT是一种DFT的高效算法,称为快速傅立叶变换(fast Fourier transform)。

FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法,先简要介绍FFT的基本原理。

从DFT运算开始,说明FFT的基本原理。

DFT的运算为: 式中 由这种方法计算DFT对于X(K)的每个K值,需要进行4N次实数相乘和(4N-2)次相加,对于N个k值,共需N*N乘和N(4N-2)次实数相加。

改进DFT算法,减小它的运算量,利用DFT中 的周期性和对称性,使整个DFT的计算变成一系列迭代运算,可大幅度提高运算过程和运算量,这就是FFT的基本思想。

FFT基本上可分为两类,时间抽取法和频率抽取法,而一般的时间抽取法和频率抽取法只能处理长度N=2^M的情况,另外还有组合数基四FFT来处理一般长度的FFT 设N点序列x(n),,将x(n)按奇偶分组,公式如下图 改写为: 一个N点DFT分解为两个 N/2点的DFT,继续分解,迭代下去,其运算量约为 其算法有如下规律 两个4点组成的8点DFT 四个2点组成的8点DFT 按时间抽取的8点DFT 原位计算 当数据输入到存储器中以后,每一级运算的结果仍然储存在同一组存储器中,直到最后输出,中间无需其它存储器 序数重排 对按时间抽取FFT的原位运算结构,当运算完毕时,这种结构存储单元A(1)、A(2),…,A(8)中正好顺序存放着X(0),X(1),X(2),…,X(7),因此可直接按顺序输出,但这种原位运算的输入x(n)却不能按这种自然顺序存入存储单元中,而是按X(0),X(4),X(2),X(6),…,X(7)的顺序存入存储单元,这种顺序看起来相当杂乱,然而它也是有规律的。

当用二进制表示这个顺序时,它正好是“码位倒置”的顺序。

蝶形类型随迭代次数成倍增加 每次迭代的蝶形类型比上一次蝶代增加一倍,数据点间隔也增大一倍 频率抽取2FFT算法是按频率进行抽取的算法。

设N=2^M,将x(n)按前后两部分进行分解, 按K的奇偶分为两组,即 得到两个N/2 点的DFT运算。

如此分解,并迭代,总的计算量和时间抽取(DIT)基2FFT算法相同。

算法规律如下: 蝶形结构和时间抽取不一样但是蝶形个数一样,同样具有原位计算规律,其迭代次数成倍减小 时,可采取补零使其成为 ,或者先分解为两个p,q的序列,其中p*q=N,然后进行计算。

前面介绍,采用FFT算法可以很快算出全部N点DFT值,即z变换X(z)在z平面单位圆上的全部等间隔取样值。

实际中也许①不需要计算整个单位圆上z变换的取样,如对于窄带信号,只需要对信号所在的一段频带进行分析,这时希望频谱的采样集中在这一频带内,以获得较高的分辨率,而频带以外的部分可不考虑,②或者对其它围线上的z变换取样感兴趣,例如语音信号处理中,需要知道z变换的极点所在频率,如极点位置离单位圆较远,则其单位圆上的频谱就很平滑,这时很难从中识别出极点所在的频率,如果采样不是沿单位圆而是沿一条接近这些极点的弧线进行,则在极点所在频率上的频谱将出现明显的尖峰,由此可较准确地测定极点频率。

③或者要求能有效地计算当N是素数时序列的DFT,因此提高DFT计算的灵活性非常有意义。

螺旋线采样是一种适合于这种需要的变换,且可以采用FFT来快速计算,这种变换也称作Chirp-z变换。

FFT算法得到的结果的物理意义是什么?

FFT本没有意义 他只不过是DFT的快速算法 知道DFT的意义就行了 至于FFT 知道他怎么算就行了 算出各次协波的幅值 FFT得到的结果横坐标中每格为fs/N 电脑不可能算那么细 肯定也是采样 然后估算的那么多点 最终呈现一副完整的频谱

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