傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。信号的一些特性在时域总是表现得不明显,通过傅里叶算法,将其变换到频域,其特性就一目了然。     在计算机系统中,实际上是以离散傅立叶变换(DFT)的方式处理数据。由于DFT的运算量比较大,并不适用于嵌入式控制系统,所以实际应用中常使用DFT 的快速算法一快速傅立叶变换(FFT)。虽然FFT 比DFT的计算量减少了很多,但用普通单片机来实现FFT多点、实时运算还
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详细地介绍了快速傅里叶变换卷积的原理,在DSP应用有着经久不衰的历史。FFT和采样原理
2021-10-22 19:02:32 576KB FFT
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用STM32实现FFT算法,可在一定程度上达到DSP的效果
2021-10-22 16:54:43 628KB STM32 FFT
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摘 要:介绍了适合高速数据传播的一种调制方式—正交频分复用(OFDM) ,重点阐述了它的基本原理,继而 讨论了用FFT 实现OFDM 的调制解调技术,并给出了具体FFT 结构在OFDM 接收机中的应用。
2021-10-22 16:49:30 173KB OFDM FFT
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自编FFT和调用IMAQ库的FFT函数两个版本 两个压缩包,只要解压了,有CVI软件就能直接运行 测试CVI版本是5.0
2021-10-22 11:07:31 202KB CVI FFT IMAQ C语言
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2.5G采样率下,Xilinx FFT IP核实现快速傅里叶变换
2021-10-22 09:00:17 154.32MB FFT FastFourierTra
频谱和功率谱有什么区别与联系 谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换, 是一个时间平均(time average)概念 功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析),所表现的是单位频带内信号功率随频率的变换情况。保留频谱的幅度信息,但是丢掉了相位信息,所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。有两个重要区别: 1.功率谱是随机过程的统计平均概念,平稳随机过程的功率谱是一个确定函数;而频谱是随机过程样本的Fourier变换,对于一个随机过程而言,频谱也是一个“随机过程”。(随机的频域序列) 2.功率概念和幅度概念的差别。此外,只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱,其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier变换收敛; 而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier变换是否收敛。 频谱分析(也称频率分析),是对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。频谱分析过程较为复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。
2021-10-22 04:09:29 55KB 频谱 功率谱 FFT 相关系数
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八重洲FT-4X软件和说明书
2021-10-21 21:02:16 57.03MB 八重洲
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行业制造-电动装置-一种基于FFT短时傅里叶分析的电路结构及其控制方法.zip
2021-10-21 19:01:34 439KB
通过此次实验,我深刻体会到用FFT对信号做频谱分析时学习数字信号处理的重要内容。深入了解了FFT算法原理以及它的一些特性,能够正确的使用FFT在频域上对信号进行分析。增强了数字信号处理仿真方面的能力。
2021-10-21 15:55:19 200KB 数字信号处理 FTT
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