FFT物理意义: 1024点FFT就是1024个实数,实际进入fft的输入是1024个复数(虚部为0),输出也是1024个复数,有效的数据是前512个复数 |
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FFT物理意义: 1024点FFT就是1024个实数,实际进入fft的输入是1024个复数(虚部为0),输出也是1024个复数,有效的数据是前512个复数
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2019.02.19更新为了方便简洁记住FFT,总结了一下两段来记录 1024点FFT中的1024是指的输入实数个数,但是FFT输入的一般是复数,也就是1024个复数.FFT输出也是1024个复数,其中只计算前512个复数 总结 N点FFT中的N是指的输入实数个数,但是FFT函数输入的一般是复数,也就是N个复数.FFT输出也是N个复数,其中只计算前N/2个复数 
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① FFT结果的物理意义 FFT物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。从而分析信号的频域特征。常用于频谱分析。 时域信号直接通过ADC进行采样获得。 采样要点 采样频率要大于信号频率的两倍N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。 结果意义 采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。频率点对应FFT结果复数的夹角下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N + 1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N - 1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为：Fn = (n - 1) * Fs / N。Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz，每一点为1Hz。注意到0Hz是第一个点并非坐标原点如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。具体的频率细分法可参考相关文献。总结 假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)，范围从-pi到pi。根据以上的结果，就可以计算出n点对应的信号的表达式为： n = 1 A1 / N n ≠ 1，且n |
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