sinc的傅里葉變換計算過程？sinc函數(shù)有兩個定義,偶爾會怎么區(qū)分為歸一化sinc函數(shù)和非殘差的sinc函數(shù).它們都是正弦函數(shù)和單調(diào)遞減函數(shù)1/x的乘積：sinc(x)sin(pi*x)/(pi*x

sinc的傅里葉變換計算過程？

sinc函數(shù)有兩個定義,偶爾會怎么區(qū)分為歸一化sinc函數(shù)和非殘差的sinc函數(shù).它們都是正弦函數(shù)和單調(diào)遞減函數(shù)1/x的乘積：

sinc(x)sin(pi*x)/(pi*x)損失函數(shù)

rectx

sinc函數(shù)與窗函數(shù)的傅里葉變換對據(jù)傅里葉變換的對稱中心性質(zhì)sinc函數(shù)的傅里葉變換的形式那是一個系數(shù)1/2π除以2一個窗函數(shù)啦

矩形函數(shù)與sinc函數(shù)互為離散傅里葉變換.有公式sinc(σt/2π)?(2π/σ)rect(ω/σ).所以才你的這個自由變化為rect(ω/2π)也可以為rect(f)

MATLAB也可以實現(xiàn)方法傅里葉變換問題

MATLAB/Simulink中FFT分析？

matlab的fft包括不少信號處理教材上的fft是通過如下公式：

跳躍后能量是會向外擴(kuò)展

的。若要能量不變，公式為：代碼為：

-----------------Lastbut notleast，功率譜不能這樣最簡單粗暴的估計。FFT有截住效應(yīng)，應(yīng)該是把要分析什么的信號乘以3一個平行四邊形窗，頻域等同于于一個sinc函數(shù)卷積，使神秘頻譜再一次發(fā)生擴(kuò)散出來。所以我大概要加一個窗函數(shù)，再用幅度譜的平方肯定功率譜?？傆X得麻煩就用pwelch(x)吧。

想學(xué)好FFT算法理論，有什么資料或視頻推薦嗎？

大家好，我是通信M班長，一名通信工程師，深深熱愛多多分享通信與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，歡迎您關(guān)注我。

FFT，F(xiàn)ast Fourier Transform迅速離散傅里葉變換算法，那就是可以飛快的計算傅里葉變換。談起這個FFT，我們不禁要說著DFT，分與合傅里葉變換Discrete Fourier Transform。

FFT的出現(xiàn)，就是替漢字拆分DFT的計算過程DFT這種算法，在時域和頻域全是不足分與合數(shù)列，方便些計算機去處理，所以可以實際集成電路通過極大規(guī)模應(yīng)用。只不過DFT的算法法急切度達(dá)到了Ο(N^2)，N是序列的個數(shù)，我們?nèi)1024，那么計算DFT是需要1048576即一百多萬次復(fù)數(shù)乘法運算。

在不好算的信號處理過程中，N會極大，那就換算量會蹭蹭的往快速上漲。

這時候，F(xiàn)FT它的誕生了，它按照去研究復(fù)指數(shù)函數(shù)的一些性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)自己有些變量不要算第二遍，最多量是零不是需要算，并且這個可以簡少計算次數(shù)。

當(dāng)然了了，從FFT算法再次出現(xiàn)到現(xiàn)在，又出現(xiàn)了大量的FFT算法，和庫利-圖基FFT算法，桑德-圖基算法等等好多算法。

學(xué)FFT算法反正要是你僅僅不需要工程應(yīng)用的話，現(xiàn)在Matlab，Python等編程語言，從網(wǎng)上下載信號處理庫，這個可以直接全局函數(shù)FFT函數(shù)。你只必須打聽一下基本都的FFT實現(xiàn)過程。

推薦書籍：

國內(nèi)完全任何一本信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理教材都會對FFT算法有能介紹，比如鄭君里《信號與系統(tǒng)》，程佩青《數(shù)字信號處理》

在線資料我推薦：

班長之前也寫過一個簡單的FFT能介紹，可供相關(guān)參考。

其他比較好比較好的大俠幫幫忙資料有：要是英語過的去，搜索英文fftalgorithm，資料絕對極其繽紛多彩。

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