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详解快速傅里叶变换 FFT 在 MATLAB 中的实现
详解快速傅里叶变换 FFT 在 MATLAB 中的实现
‐ FFT 的由来
‐ FFT 变换结果详解
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为什么要进行傅里叶变换?
为什么要进行傅里叶变换?
将时域的信号,变换到频域的正弦信号
正弦比原信号更简单,且正弦函数很早就被充分地研究,处理正弦信号,比
处理原信号更简单
正弦信号的频率保持性:输入为正弦信号,输出仍是正弦信号,幅度和相位
可能发生变化,但频率与原信号保持一致;只有正弦信号才拥有这样的性质
一言难尽
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傅里叶变换的类型
傅里叶变换的类型
非周期连续信号:傅里叶变换
周期连续信号:傅里叶级数
非周期离散信号:离散时间傅里
叶变换
周期离散信号:离散傅里叶级数
四种信号均为 (‐∞, +∞) 上的无穷信号,计算机只能处理离散的、有限长度的信号
四种信号均为 (
, + ) 上的无穷信号,计算机只能处理离散的、有限长度的信号
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四种傅里叶变换总结
四种傅里叶变换总结
时域函数
连续、非周期
连续、非周期
连续、周期
离散 非周期
离散、非周期
傅里叶变换/级数
频域函数
非周期、连续 傅里叶变换 (FT)
非周期、连续 傅里叶变换 (FT)
非周期、离散 傅里叶级数 (FS)
周期 连续
周期、连续
离散、周期
周期、离散
离散时间傅里叶变换 (DTFT)
离散时间傅里叶变换 (DTFT)
离散傅里叶级数 (DFS)
FT,FS,DTFT,至少都有一个域不是离散的,计算机无法处理
少都有 个域不是离散的 计算机无法处
DFS 满足时域和频率离散的要求,但其时域为无穷长的周期序列
通过对 DFS 的推导,得到适合计算机计算的离散傅里叶变换 (DFT)
)
通过对 的推导 得到适合计算机计算的离散傅里叶变换 (
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从离散傅里叶级数 (DFS) 到离散傅里叶变换 (DFT)
从离散傅里叶级数 (DFS) 到离散傅里叶变换 (DFT)
DFT
DFS
周期序列虽为无穷长序列,但是只要知道一个周期的内容,便可知其全貌
因此,周期序列实际上只有 N 个样值有信息,通过推导可得到 DFT (此处略)
此 略
期序列实 上 有 个样值有信息
此
过推导 得到
时域和频域 (DFT) 上的有限长序列,可以用来“代表”周期序列
DFT 在时域和频域上均离散,且为有限长序列,可以用计算机进行处理
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从离散傅里叶变换 (DFT) 到快速傅里叶变换 (FFT)
从离散傅里叶变换 (DFT) 到快速傅里叶变换 (FFT)
DFT 虽好,但是其计算的次数太多,不利于大数据量的计算
DFT 虽好,但是其计算的次数太多,不利于大数据量的计算
FFT 是 DFT 的快速算法,可以节省大量的计算时间,其本质仍然是 DFT
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MATLAB 中实现 FFT 的计算
MATLAB 中实现 FFT 的计算
Y = fft(x)
Y
fft(x) % x 为 个序列 (向量),存放采集信号的数据
% x 为一个序列 (向量),存放采集信号的数据
Y = fft(x,n) % x 的定义同上,n 定义计算数据的个数
如果 n 大于 x 的长度,在 x 的末尾添加0,使得 x 的长度等于 n
如果 n 小于 x 的长度,截取 x 中的前 n 个数来进行计算
Y 返回 fft 的结果,为一个复数序列 (向量)
Y 返回 fft 的结果,为 个复数序列 (向量)
建议:采用第一种格式的用法,并且保证 x 的个数为偶数
说明:fft 的其他格式的用法,请参阅 MATLAB 的 help文档
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MATLAB 中实现 FFT 的计算
MATLAB 中实现 FFT 的计算
实例:请对以下的信号序列进行 fft 计算,并解读 fft 的运算结果。
其中 f
200 H 分别为两个余弦信号的频率 信
其中,f1 = 33 Hz,f2 = 200 Hz,分别为两个余弦信号的频率。信
号采集的频率 Fs = 1000 Hz,采集的数据点个数 N = 2000
33 H
f
y
=
⎛
⎛
1.2 2.7cos 2
⎜
⎝
+
π
f t
1
+
π
π
⎞
⎞
⎟
4
⎠
+
⎛
⎛
5cos 2
⎜
⎝
π
f t
2
+
π
π
⎞
⎞
⎟
6
⎠
先对一个已知的信号,进行 FFT 计算,弄清楚 FFT 输出结果的
先对 个已知的信号,进行 FFT 计算,弄清楚 FFT 输出结果的
含义,以及如何去处理和观测 FFT 的输出结果。
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