fft怎么计算
FFT是怎么进行运算的,有什么注意事项? -
基2算法，序列的长度是为2的幂，序列的DFT为。序列可以由奇序列和偶序列组成，DFT分别为和。 从最后一级往前分解对应的蝶形结构，这些蝶形结构最左边的输入都是序列的DFT值，而分解直到最左边的蝶形结构是两点序列的DFT，此时最左边的值是序列x[k]。基4时间抽取FFT计算：将序列分为4个短序列，分好了吧！
f(3t)是把信号在时域压缩3倍，因此频谱扩展3倍，使得最高频率为50*3=150Hz（即F(W)也即带宽B1），这样，由时域采样定理知最低采样频率为150*2=300Hz，同理f(4t)最高频率为50*4=2000Hz（带宽B2），最低采样频率为50*4*2=400Hz。故f(3t)*f(4t)的频域变换为f(3t)*f(4t)=(1/3)F(还有呢？
基2算法，序列的长度是为2的幂，序列的DFT为。序列可以由奇序列和偶序列组成，DFT分别为和。 从最后一级往前分解对应的蝶形结构，这些蝶形结构最左边的输入都是序列的DFT值，而分解直到最左边的蝶形结构是两点序列的DFT，此时最左边的值是序列x[k]。基4时间抽取FFT计算：将序列分为4个短序列，分好了吧！
f(3t)是把信号在时域压缩3倍，因此频谱扩展3倍，使得最高频率为50*3=150Hz（即F(W)也即带宽B1），这样，由时域采样定理知最低采样频率为150*2=300Hz，同理f(4t)最高频率为50*4=2000Hz（带宽B2），最低采样频率为50*4*2=400Hz。故f(3t)*f(4t)的频域变换为f(3t)*f(4t)=(1/3)F(还有呢？
然而，当矩阵A和B是稀疏矩阵时，即大部分元素为零，直接进行矩阵乘法可能会浪费大量计算资源。这时，我们可以利用FFT对矩阵进行优化。FFT的基本思想是将一个时域信号分解为多个不同频率的正弦波和余弦波之和。在矩阵乘法中，我们可以将矩阵A和B分别表示为两个向量的Kronecker积。然后，我们可以使用FFT对这到此结束了？。
fft计算实际分辨率？答：fft的频率分辨力=采样频率/样点。在使用DFT时，最小频率间隔f0=fs/N，其中N为采样点数，fs为采样频率。
傅里叶变换怎么求导数 -
u（t）1/jw+pai*冲激函数（w），仔秋频域微风，时域*-jt，最后等式两段*j就可以了。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。傅立叶变换可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多还有呢？
1、输入待变换序列，长度为N。对输入序列进行倒序排列。2、分别对输入序列的实部和虚部进行傅里叶变换。3、对得到的频域数据进行合并，得到复合波的频域，对合并后的频域数据进行逆变换，得到原始信号的频率分量。4、对频率分量进行幅度谱和相位谱的计算，可得到原始信号在不同频率下的幅度和相位信息。
...1)次加法这是怎么算来的?哪位举个简单的如N=3的例子 谢谢 -
一共是N个式子，那就是N-1次加法喽，每个式子都是复数相乘，必然是N次复数乘法了。意思就是计算一次DFT,就需要N次复数乘法和N-1次复数加法，那么X(K)一共是N个点，计算N次，就需要N*N+N*（N-1）次运算喽，其中N*N次乘法，N*(N-1)次加法。因为计算量相当大，所以才出现了FFT等我继续说。等我继续说。
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；卷积定理指出：傅里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；离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速地算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT))。
FFT计算线性卷积 -
,N1-1,完成这两个实序列的离散卷积运算，约需要N2次的实数乘法运算和N2次的实数加法运算，当N1很大时，其运算量是巨大的，这给他的实现带来了很大的困难。利用FFT实现两个有限长序列的快速卷积方框图N1点序列x[n]N>=(N1+N2-1)点的FFTN点DFTX[k]X[k]H[k]N>=(N1+N2-1)点的IFFTN点DFTH等会说。
dft(y);即输入参数其实是100个数据点值，要求稍微高点的，可以用dft（y，n），n代表采样频率，即采样点数，按照采样定理，采样频率须大于2倍的样本的频率，一般去5倍，根据离散傅里叶的原理，n一般取2的整数立方，可以取256，512，1024等。即便你不取这些数，在系统内部计算时，它也是按照这些数希望你能满意。