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很遗憾，都不是。（我不会叫你去看书的，^_^ 因为你看了我的回答后会自己会去看书的...）
FFT是一种快速算法，它是DFT（离散傅里叶变换）的快速算法而已。它并不是一种严格数学上的变换。（但是它有严格的数学定义和物理含义，这一点希望你能明白）你应当知道，用传统的傅里叶变换，由于其频域或者时域是连续的，用计算机是实现不了的。DFT的提出就是为了解决这个问题。（注意了，DFT，是工程上为了能够让计算机计算傅里叶变换而弄出一种概念，它是人为规定了一些内容下所导出的“傅里叶变换”，这种变换物理含义有，而且计算机也能接受）
你的意思是DTFT（离散时间傅里叶变换），它主要是用于离散时间序列的频域分析，它才是真正数学严格意义上的傅里叶变换！！虽然DTFT有着很高的理论价值，但是在实际应用中不便直接采纳。（呐，就如我上面说的那样，不适合计算机运算）
DFT处理结果会有一些偏差，但是由于它具有一种快速算法——FFT，所以在各类数字信号处理应用中广泛采用。
——纯手工打出来的，最后建议你先弄明白这几个概念：DFS、DTFT、DFT，FFT。（这是基本功~~~~）
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64位傅里叶变换是指在进行FFT运算时，将序列先扩展（一般是填零）到64位后再进行FFT运算，一般扩展都是2的幂次数，这是FFT算法所提倡的。
matlab自带的fft函数是快速傅里叶变换函数。主要用于降噪处理，通过使用傅里叶变换求噪声中隐藏的信号的频率分量。
该函数使用方法：
方法一：
Y?= fft(X)?用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算?X?的离散傅里叶变换?(DFT)。
如果?X?是向量，则?fft(X)?返回该向量的傅里叶变换。
如果?X?是矩阵，则?fft(X)?将?X?的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。
如果?X?是一个多维数组，则?fft(X)?将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。
方法二：
Y?= fft(X,n)?返回?n?点 DFT。如果未指定任何值，则?Y?的大小与?X?相同。
如果?X?是向量且?X?的长度小于?n，则为?X?补上尾零以达到长度?n。
如果?X?是向量且?X?的长度大于?n，则对?X?进行截断以达到长度?n。
如果?X?是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。
如果?X?为多维数组，则大小不等于 1 的第一个数组维度的处理与在向量情况下相同。
我们通过下例，来了解fft函数使用过程：
第一步、指定信号的参数，采样频率为 1 kHz，信号持续时间为 1.5 秒。
Fs=1000；%采样频率
T=1/Fs；%采样周期
L=1500；%信号长度
t=（0:L-1）*T；%时间向量
第二步、构造一个信号，其中包含幅值为 0.7 的 50 Hz 正弦量和幅值为 1 的 120 Hz 正弦量。
S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);
第三步、用均值为零、方差为 4 的白噪声扰乱该信号。
X = S + 2*randn(size(t));
第四步、在时域中绘制含噪信号。通过查看信号 X(t) 很难确定频率分量。
plot(1000*t(1:50),X(1:50))
title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')
xlabel('t (milliseconds)')，ylabel('X(t)')
第五步、计算信号的傅里叶变换。
Y = fft(X);
第六步、计算双侧频谱 P2， 计算单侧频谱 P1。
P2 = abs(Y/L);?
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1)
第七步、定义频域 f 并绘制单侧幅值频谱 P1
f = Fs*(0:(L/2))/L;
plot(f,P1)?
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of X(t)')
xlabel('f (Hz)')，ylabel('|P1(f)|')
运行结果。
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评论列表（3条）
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