FFT计算物理意义

FFT算法的物理意义FFT是离散傅⽴叶变换的⾼速算法，能够将⼀个信号变换到频域。

有些信号在时域上是⾮常难看出什么特征的，可是如果变换到频域之后，就⾮常easy看出特征了。

这就是⾮常多信号分析採⽤FFT变换的原因。

另外，FFT能够将⼀个信号的频谱提取出来，这在频谱分析⽅⾯也是经经常使⽤的。

尽管⾮常多⼈都知道FFT是什么，能够⽤来做什么，怎么去做，可是却不知道FFT之后的结果是什意思、怎样决定要使⽤多少点来做FFT。

如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义。

⼀个模拟信号，经过ADC採样之后，就变成了数字信号。

採样定理告诉我们，採样频率要⼤于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

採样得到的数字信号，就能够做FFT变换了。

N个採样点，经过FFT之后，就能够得到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。

如果採样频率为Fs，信号频率F，採样点数为N。

那么FFT之后结果就是⼀个为N点的复数。

每⼀个点就相应着⼀个频率点。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

详细跟原始信号的幅度有什么关系呢？如果原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每⼀个点（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。

⽽每⼀个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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，这⾥是如果的第N+1个点，也能够看做是将第⼀个点分做两半分，还有⼀半移到最后）则表⽰採样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每⼀个点的频率依次添加�。

⽐如某点n所表⽰的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。

由上⾯的公式能够看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果採样频率Fs为1024Hz，採样点数为1024点，则能够分辨到1Hz。

1024Hz的採样率採样1024点，刚好是1秒，也就是说，採样1秒时间的信号并做FFT，则结果能够分析到1Hz，如果採样2秒时间的信号并做FFT，则结果能够分析到0.5Hz。

傅立叶变换的物理意义（转）1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。

要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。

傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。

而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。

和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。

该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。

最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。

从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。

它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。

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。

在数学领域，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。

"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类：1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子;2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;４. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段，离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT))。

FFT结果的物理意义最近正在做一个音频处理方面的项目，以前没有学过fft，只是知道有这么个东西，最近这一用才发现原来欠缺这么多，最基本的，连fft的输入和输出各自代表什么都不知道了，终于在网上查到这样的一点资料，得好好保存了，也欢迎大家分享。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

如何决定要使用多少点来做FFTFFT结果的物理意义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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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，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：。

由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在我就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号最高频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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（参见FFT原理）。

FFT 运算量：Nlog2N（2为对数的底）。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率F0=Fs/N。

假设频率分辨率F0=Fs/N限定,采样频率Fs也给定，也已知信号最高频率Fh，那么由采样定理：Fs》=2Fh得到：N=Fs/F0>=2Fh/F0,即采样点必须满足这样一个关系式。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

F F T变换的物理意义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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过A DC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

第一个点表示直流分量（即0H z），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。

由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

FFT后的物理意义在时域中，我们观察信号随着时间的变化。

一个波形可以表示为振幅随时间变化的函数。

然而，在频域中，我们观察信号的频率特性。

傅里叶变换通过将信号分解为一系列频率成分，使我们能够看清信号中不同频率的贡献，并且以更直观的方式进行分析。

傅里叶变换的数学定义如下：$$F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t)e^{-i\omega t}dt$$其中，$F(\omega)$表示信号的频谱成分，$\omega$表示频率，$f(t)$表示时域信号。

以下是FFT（Fast Fourier Transform）后的物理意义：1.频谱分析：FFT可以将一个复杂的时域波形分解成许多简单的频率成分。

这有助于我们了解信号中特定频率的贡献，并识别各个频率成分的强弱。

频谱分析在音频处理、图像处理和信号处理等领域中得到广泛应用。

例如，在音频处理中，我们可以通过FFT分析音频信号的频谱，以识别音乐中的乐器和声音特征。

2.滤波：FFT可以用于滤波应用。

通过将信号从时域转换到频域，并在频域进行滤波，我们可以选择性地去除或增强信号中的特定频率成分。

这对于消除噪声、衰减不需要的频率成分或突出感兴趣的频率成分非常有用。

滤波应用广泛用于通信系统、音频处理和图像处理中。

3.编码和压缩：FFT可以用于数据编码和压缩。

例如，JPEG图像压缩算法使用FFT将图像从空域转换到频域，然后将较低频率的分量保留下来，而将较高频率的分量进行压缩。

类似地，视频压缩算法通常使用FFT来压缩图像序列的频谱部分。

4.信号恢复：使用FFT可以从含有噪声或损坏的信号中恢复原始信号。

通过对噪声进行频率分析，我们可以选择性地滤除噪声的频率成分，从而恢复出较清晰的原始信号。

这对于信号处理应用中的去噪和恢复任务非常重要。

5.频域滤波和增强：通过在频域操作信号，可以实现各种滤波和增强效果。

例如，音频均衡器可以通过调整特定频率上的信号增益，来实现音频频谱的均衡。

信号FFT的物理意义
在通信领域，FFT的物理意义在于通过将时域信号转换为频域信号，
我们可以对信号进行频谱分析。

频谱分析允许我们观察信号在不同频率上
的特征，如信号的频率成分、频谱密度、信号的幅度和相位等。

这对于信
号传输和接收的优化非常重要。

通过对信号进行FFT分析，我们可以确定
信号在不同频率上的能量分布，进而调整通信系统的滤波器、增益、调制
方式等参数，以提高信号的传输效率和质量。

在音频处理方面，FFT的物理意义在于通过频域分析可以进行音频信
号的频谱处理。

例如，在音频等领域中使用频谱分析来进行音频信号的均衡、降噪、音色处理等。

通过FFT将音频信号从时域转换为频域，我们可
以观察不同频率成分的幅度和相位，进而对音频信号进行各种变换和处理。

在图像处理方面，FFT的物理意义在于将图像从空域转换为频域，使
得我们可以通过频谱分析来提取图像的特征。

例如，在图像压缩中，我们
可以通过对图像进行FFT分析来确定频域中的能量分布，并进行相应的数
据编码和量化。

此外，FFT还被广泛应用于图像增强、图像去噪、图像滤
波等领域。

总的来说，FFT的物理意义在于通过将信号从时域转换为频域，我们
可以更好地了解信号的频率、幅度、相位等特征，从而进行信号处理和分析。

这对于各种领域的信号处理和优化非常重要，使得我们能够更好地理
解和利用信号的特性。

FFT后的物理意义FFT 是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的缩写，是一种用于信号处理的重要算法。

傅里叶变换是将一个连续信号转换为频域表示的过程，而 FFT 则是对离散信号进行同样的操作。

FFT 全面应用于多个领域，包括音频处理、图像处理、通信系统等。

这种算法的出现对于信号分析和处理提供了一种高效的工具，并且在物理上也有着重要的意义。

FFT的物理意义可以从以下几个方面来解释：1.频域表示：FFT将信号从时域转换为频域，使得信号的各个频率成分可以被分析和处理。

频域表示提供了信号的谱信息，可以用于分析信号的频率特性、谐波、噪声等。

2.频谱分析：FFT可将信号表示为频谱，从而能够获取信号的频率成分和相对强度。

通过频谱分析，可以研究信号的频谱特性，如频率分布、频谱密度等。

例如，在音频处理中，可以通过FFT分析一段声音的频谱特性，进而做出均衡、滤波等音效操作。

3.频域滤波：FFT同样可以用于信号的滤波处理。

通过在频域对信号进行处理，可以去除特定频率范围的干扰或噪声，或者突出一些特定频率成分。

这在音频和图像处理中非常常见，如降噪、去除谐波、模糊等。

通过FFT可将信号转换到频域进行滤波，再通过逆变换将滤波后的信号转换回时域。

4.波形合成：FFT也可用于波形合成。

通过几个不同频率、幅度和相位的正弦波的叠加，可以合成出复杂的波形。

为了实现这个目标，需要将波形转换为频域表示，对频域信息进行操作，然后再将其逆变换回时域。

这在音乐合成、合成图像等领域非常常见。

5.信号处理及压缩：FFT对于信号处理和压缩也有重要意义。

在通信领域，FFT能够将复杂的信号转换为频域，以便对信号进行调制、解调和压缩等操作。

在图像和视频处理中，FFT被广泛应用于压缩算法（如JPEG），以减小存储和传输所需的数据量。

总而言之，FFT在物理上的意义主要是将信号从时域转换为频域，使得信号的频率特性和谱信息能够被分析和处理。

频谱分析之FFTFFT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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采⽤FFT变换的原因。

频率是表征数据变化剧烈程度的指标，是数据在平⾯空间上的梯度.从物理效果看，傅⽴叶变换是将图像从空间域转换到频率域.现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

⼀个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要⼤于信号频率的两倍。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

傅⽴叶变换后的频谱图，也叫功率图或幅频图.除了中⼼以外还存在以某⼀点为中⼼，对称分布的亮点集合，这个集合就是⼲扰噪⾳产⽣的，这时可以很直观的通过在该位置放置带阻滤波器消除⼲扰。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

Fn所能分辨到的最⼩频率为Fs/N.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。

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)。

根据以上的结果，就可以计算出n 点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。

对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。

由于FFT结果的对称性，通常我们只使⽤前半部分的结果，即⼩于采样频率⼀半的结果。

PS:如果像例⼦中那样对⽐数据,⾸要条件是知道信号的数学模型,提取相应频率,与频谱图对⽐确认是否分析正确.频率图更像是⼀种参考标准,相⽐时域数据,在频域更能分析信号强度或噪声信息, 再据此选择相应⽅法进⾏滤波.matlab实现如下：1 data=xlsread('mov_ang_v.xlsx');2 data_single=data(:,3);3 N=length(data_single);%数据长度4 fs=100;%设定采样频率5 i=0:N-1;6 y=fft(data_single,N);%进⾏fft变换7 mag=abs(y);%求幅值8 f=(0:N-1)*fs/N;9 power=mag.^2;10 figure11 plot(f,power,'*');%semilogx(f,power);。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

信号FFT的物理意义信号FFT（快速傅里叶变换）是一种用于信号处理和频谱分析的算法。

它将信号从时域表示转换为频域表示，从而揭示了信号中包含的各个频率成分的强度和相位信息。

FFT广泛应用于音频、图像、通信等领域的信号处理中。

1.频率表示：FFT将信号从时域转换为频域，通过计算信号的频谱，可以了解信号中存在的各个频率成分。

频率是指单位时间内信号重复的次数，表示信号的变化速度。

频域分析可以帮助我们确定信号的频率范围、频率分布情况以及频率成分的强度。

例如，在音频处理中，通过FFT可以将声音信号转换为频谱图，直观地表示声音中不同频率的分量。

2.强度表示：FFT计算的结果可以表示信号在不同频率上的强度或能量。

通过频域分析，我们可以了解信号在不同频率上的能量分布情况。

在音频处理中，强度表示了声音的响度（音量）大小。

在图像处理中，强度表示了图像中不同频率的亮度分布。

3.滤波和降噪：FFT的频域分析可以将信号分解为不同的频率成分。

这样，我们可以通过滤波技术选择性地删除或强调一些频率成分，实现信号的滤波和降噪。

例如，在音频处理中，我们可以通过FFT分析声音的频谱，然后通过滤波器滤除噪声或选择性地增强一些频率段的信号。

4.相位信息：FFT不仅提供了信号在不同频率上的强度信息，还提供了相位信息。

相位表示了信号在不同频率上的相对延迟或相位差。

相位信息对于一些应用非常重要，比如音频合成中的相位重建技术。

通过FFT计算信号的相位谱，我们可以在合成音频时正确地重构信号的相位信息，从而产生更准确、更自然的声音。

5.频率分析：FFT不仅可以提供信号的整体频谱信息，还可以进行频率分析来了解信号在不同频率区间内的特征。

通过将信号分割成小的时段，然后对每个时段进行FFT分析，可以获得瞬时频谱或频谱演化。

这样可以观察到信号在频率上的变化情况，比如音频信号中音调的变化、图像信号中亮度的变化等。

总之，信号FFT的物理意义是通过将信号从时域转换为频域，揭示信号中不同频率成分的强度、相位以及频率分布情况。

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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC 采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。

FFT在matlab中的使用方法一、FFT的物理意义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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT 之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

二、计算序列的FFT变换求序列{2，3，3，2}的DFT变换。

>> N=4;>> n=0:N-1;>> xn=[2 3 3 2];>> xk=fft(xn)运算结果如下：xk =10.0000 + 0.0000i -1.0000 - 1.0000i 0.0000 + 0.0000i -1.0000 + 1.0000i带入公式检验：X [ k ] = ∑ n = 0 N − 1 X [ n ] W N n k X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}X[n]W_N^{nk} X[k]=n=0∑N−1X[n]WNnkX [ 0 ] = 2 W 4 0 + 3 W 4 0 + 3 W 4 0 + 2 W 4 0 = 10X[0]=2W_4^{0}+3W_4^{0}+3W_4^{0}+2W_4^{0}=10 X[0]=2W40 +3W40+3W40+2W40=10X [ 1 ] = 2 W 4 0 + 3 W 4 1 + 3 W 4 2 + 2 W 4 3 = − 1 − i X[1]=2W_4^{0}+3W_4^{1}+3W_4^{2}+2W_4^{3}=-1-iX[1]=2W40+3W41+3W42+2W43=−1−iX [ 2 ] = 2 W 4 0 + 3 W 4 2 + 3 W 4 4 + 2 W 4 6 = 0X[2]=2W_4^{0}+3W_4^{2}+3W_4^{4}+2W_4^{6}=0 X[2]=2W40+3W42+3W44+2W46=0X [ 3 ] = 2 W 4 0 + 3 W 4 3 + 3 W 4 6 + 2 W 4 9 = − 1 + i X[3]=2W_4^{0}+3W_4^{3}+3W_4^{6}+2W_4^{9}=-1+iX[3]=2W40+3W43+3W46+2W49=−1+i公式运算结果与matlab仿真结果一致。

MATLAB 中FFT函数的意义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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

模拟信号经过ADC采样之后变成数字信号,可对此数字信号做FFT变换。

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的整数次幂。

假设采样频率为F s，信号频率为F，采样点数为N。

则FFT之后结果为N点复数，其中每一个点对应着一个频率点，该点复数的模值为原始信号在该频率值下的幅度特性。

具体为：假设原始信号在某频率点的幅值为A，则该频点对应的FFT点复数的模值为A的N/2倍。

而FFT第一点为原始信号的直流分量，其模值为原始信号模值的N倍。

对于相位，FFT复数的相位即为原始信号在该频率点处的相位。

FFT后的N点复数，第一点表示直流分量（0Hz），而最后一点的下一点(实际不存在，假设为第N+1点)表示的频率为采样频率(F s)，这中间被N-1个点平均分为N等份，每点频率依次增加。

例如，第k点所表示的频率为：F K=(K-1)F s/N。

所以FFT所能达到的频率分辨率为F s/N。

FFT结果以N/2(换算为频率即为乃奎斯特频率，F s/2)对称。

因此我们只需要前半部分的结果，即在乃奎斯特频率内的结果。

示例1：假设FFT第k点用复数表示为：a+ib，则该数的模(或绝对值)为A k=(a2+b2)0.5，相位为P k=arctan(b/a)，对应频率为F K=(K-1)F s/N。

所以该点对应的时域信号分量为:。

示例2：假设用1000Hz的采样率采信号：，采样点数为1024。

MATLAB程序如下：N=1024; //采样点数为1024Fs=1000; //采样频率为1000Hzt=[0:1/Fs:(N-1)/Fs]; //采样时刻s=2+3*cos(2*pi*200*t+60*pi/180)+4*cos(2*pi*300*t+120*pi/180); //对信号采样Y=fft(s); //做FFT运算y=abs(Y); //对FFT结果求模i=1:N/2; //x=(i-1)*F/N; //将时间点换算为相应频率yy(i)=y(i); //取前N/2点的FFT模值yy=yy/(N/2); //做幅值变换，变换至时域信号幅值yy(1)==yy(1)/2;//对直流信号做幅值变换 plot(x,yy)//绘制图形 05010015020025030035040045050000.511.522.533.54上图为FFT 的幅频特性图。

FFT变换的实际意义傅里叶变换(Fourier Transform, FT)是一种信号处理领域的重要工具，主要用于将一个时域信号分解成频域信号，进而分析和处理信号的频谱特性。

FT的实际意义在于可以用来解决许多实际问题，如图像处理、音频处理、通信系统等领域中的频域分析和滤波问题。

一、图像处理：在图像处理中，傅里叶变换可以将图像信号从时域转换为频域，由此可以得到图像的频谱信息。

通过观察图像的频谱信息，我们可以了解图像的特征和结构，从而进行图像增强、图像压缩、图像分割等操作。

例如，通过滤波操作可以去除频域中的高频噪声，从而实现图像的降噪效果。

二、音频处理：傅里叶变换在音频处理中扮演着重要的角色。

通过将音频信号转换为频域信号，我们可以进行音乐信号的频谱分析，找到音乐信号中各个频率分量的强度和相位信息。

这对于音频特征提取、音乐识别以及音频合成等任务非常重要。

三、通信系统：在通信系统中，傅里叶变换可以用于频域分析和频域滤波。

通过将信号从时域转换为频域信号，我们可以根据信号的频谱特性进行信号调制、信道等效计算以及信号解调等操作。

此外，傅里叶变换的反变换（逆变换）也被用于接收端的信号恢复。

四、物理学与工程学：傅里叶变换在物理学和工程学中有着广泛的应用。

例如，在光学中，傅里叶变换可以用于分析光学波的衍射现象，研究光学系统的成像原理。

在电机控制中，傅里叶变换可以用于分析电机运动过程中的谐波分量，从而进行系统优化和故障诊断。

总结起来，傅里叶变换的实际意义在于它提供了一种将信号从时域转换为频域的方法，从而可以方便地进行频域分析和处理。

这对于图像处理、音频处理、通信系统以及物理学与工程学等领域的学科研究和实际应用都起到了重要的作用。

通过傅里叶变换，我们可以提取信号的频域特征，了解信号的频谱结构，从而更好地理解和处理信号，实现各种实际应用的需求。

FFT原理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。

有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。

这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。

另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。

现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。

一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。

采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。

采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。

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。

假设采样频率为Fs，信号频率F，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。

这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？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。

而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。

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。

由上面的公式可以看出，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。

1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。