c 用fftw做傅里葉變換，求各點(diǎn)的頻率值，為什么一直有負(fù)值??？在進(jìn)行傅立葉變換之前，必須先去除時(shí)間序列信號(hào)的平均值（常數(shù)、直線），然后再進(jìn)行頻譜分析。離散變換需要對(duì)時(shí)序信號(hào)進(jìn)行動(dòng)窗濾波或頻域信號(hào)截

c 用fftw做傅里葉變換，求各點(diǎn)的頻率值，為什么一直有負(fù)值啊？

在進(jìn)行傅立葉變換之前，必須先去除時(shí)間序列信號(hào)的平均值（常數(shù)、直線），然后再進(jìn)行頻譜分析。離散變換需要對(duì)時(shí)序信號(hào)進(jìn)行動(dòng)窗濾波或頻域信號(hào)截獲高、低頻泄漏。頻率不會(huì)為負(fù)，把它切斷。

如何在MATLAB里實(shí)現(xiàn)信號(hào)的快速傅里葉變換FFT？

代碼：

1 N=8%原始離散信號(hào)有8個(gè)點(diǎn)

2 N=[0:1:N-1]%原始信號(hào)是一個(gè)具有一行八列的矩陣

3 xn=0.5。^n%構(gòu)建原始信號(hào)，這是一個(gè)指數(shù)信號(hào)

4

5 W=[-800:1:800]*4*pi/800%頻域總長(zhǎng)度為-800---800（應(yīng)該是無限的，很少有高頻分量，因此省略）

6 x=xn*exp（-J*（n“*W））%DTFT變換是用原始定義的方法對(duì)復(fù)指數(shù)分量求和得到的，結(jié)果是

7子圖（311）

8干（n，xn）

9標(biāo)題（“原始信號(hào)（指數(shù)信號(hào)）”）

10子圖（312）

11圖（W/PI，ABS）（x） ）

12 Title（[DTFT transform

]有幾種解決方案：1、找出如何實(shí)現(xiàn)FFT的文檔（Verilog實(shí)現(xiàn)），很多Verilog的書都有，應(yīng)該能找到；2、在opensource上下載一個(gè)，然后調(diào)試仿真，然后實(shí)現(xiàn)FPGA；3、直接用Xilinx IP實(shí)例化一個(gè)，但它并不總是滿足你的要求。

如何用python實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換？

傅里葉變換是數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一種數(shù)值處理方法。

傅里葉變換意味著滿足特定條件的函數(shù)可以表示為三角函數(shù)（通常為正弦函數(shù)）或其積分的線性組合。在不同的研究領(lǐng)域，傅立葉變換有許多不同的變體，如連續(xù)傅立葉變換和離散傅立葉變換。

之所以用正弦曲線代替方波或三角波，是因?yàn)樾盘?hào)分解的方法是無限的，但信號(hào)分解的目的是更簡(jiǎn)單地處理原始信號(hào)。正弦曲線屬于系統(tǒng)的特征函數(shù)，用正弦和余弦表示原始信號(hào)便于數(shù)據(jù)處理。在計(jì)算機(jī)上處理正弦函數(shù)曲線更為方便。因此，我們不使用方波或三角波來表示。

之所以用正弦曲線代替方波、三角波或其他函數(shù)，是因?yàn)檎倚盘?hào)只是許多線性時(shí)不變系統(tǒng)的特征向量。這就是傅里葉變換。

綜上所述，傅里葉變換就是用更簡(jiǎn)單方便的函數(shù)來無限逼近原復(fù)函數(shù)，特別是在信號(hào)處理領(lǐng)域。

什么是傅里葉變換？

是的。FFT（）是一種快速傅立葉變換。

注意：所謂的離散傅里葉變換是DFT。FFT只能實(shí)現(xiàn)DFT的快速運(yùn)算。

根據(jù)FFT的特點(diǎn)，注意以下幾點(diǎn)：

如果輸入信號(hào)的長(zhǎng)度是2的n次方，則FFT是最有效的。

實(shí)信號(hào)的FFT速度約為復(fù)信號(hào)的一半。當(dāng)信號(hào)很長(zhǎng)時(shí)，速度相當(dāng)

fftw（）可以進(jìn)一步提高FFT的運(yùn)行速度。