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1，什么是FFT变换

FFT :快速傅立叶变换：一种将数据从时域变换到频域的算法，常用于信号处理。

什么是FFT变换

2，关于锯齿波信号的FFT变换用的是MATLAB 由于波形zsawtooth0

采样频率改变后，频谱对应的横坐标就会变。FFT变换后的横坐标为数字角频率（范围是0~PI），数字角频率与原信号角频率满足关系式：wd=wT，其中，w为信号角频率，wd为数字角频率，T为采样的时间间隔，即采样频率分之一，采样频率变了，原信号的对应的数字角频率就变了

关于锯齿波信号的FFT变换用的是MATLAB 由于波形zsawtooth0

3，FFT变换是什么

快速傅里叶变换Fast Fourier Transformation做任务 不是道是不是你说的那个
快速傅里叶变换(FFT) Fast Fourier Transform 是1965年由美国的库利—图基提出的计算离散傅里叶变换的方法，它大大地减少了运算量，缩短了运算时间，使实时分析成为可能。
fft :快速傅立叶变换：一种将数据从时域变换到频域的算法，常用于信号处理。

FFT变换是什么

4，DFT与FFT变换的原理

无限长的序列也往往可以用有限长序列来逼近。对于有限长的序列我们可以使用离散傅立叶变换(DFT)(公式没法输入,不好意思)。DFT是对序列傅立叶变换的等距采样。是序列傅立叶变换的等距采样。快速傅立叶变换FFT并不是与DFT不相同的另一种变换,而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。它是对DFT变换式进行一次次的分解,使其成为若干小点数DFT的组合,从而减小运算量。常用的FFT是以2为基数,它的运算效率高,程序比较简单,使用也十分地方便。FFT的算法基本上可以分为两大类:按时间抽取(DIT)和按频率抽取(DIF)。先说说这些基本的东西,想要具体了解,百度下,资料一大片的!!

5，请专业人士帮忙解释一下关于傅立叶DFT和FFT是怎么一回事以及

离散傅立叶变换(DFT)和快速傅立叶变换（TheFastFourierTransform,FFT）快速傅立叶变换（TheFastFourierTransform,FFT）是离散傅立叶变换（DiscreteFourierTransform,DFT）的一种快速算法，它是库利（Cooley）和图基（Tukey）于1965年提出的。FFT使DFT的次数由N^2减少到Nlog2(N)次，使DFT应用于实际变为现实，使DFT进一步得到完善。1976年，S.Winograd等人提出一种新算法：Winograd快速变换（WinogradFastFourierTransformAlgorithm），该算法是基于中国剩余定理提出的，比FFT的运算速度更快。因我也知之深浅，只作下面三点说明：1.FFT是通过DFT运算中存在对称性和周期性而做的化简。2.FFT可以通过对时间参量或者频率参量不断分解为奇偶表达式，再做进一步改进，分别称为时间抽取法和频率抽取法。3.matlab给出的FFT介绍实际是DFT的表达式，未作DFT向FFT的简化过程说明，但计算过程内核是FFT。（N=1024时FFT比DFT快一百多倍）

6，复数信号的fft变换的物理意义是什么

您对于傅里叶变换恐怕并不十分理解傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示已经说过,傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍.这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的.所以说,频谱上频率最低的一个峰（往往是幅度上最高的）,就是原信号频率.傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化.我的语言可能比较晦涩,但我已尽我所能向你讲述我的一点理解——真心希望能对你有用.我已经很久没在知道上回答过问题了,之所以回答这个问题,是因为我本人在学习傅里叶变换及拉普拉斯变换的过程中着实受益匪浅——它们几乎改变了我对世界的认识.傅里叶变换值得你用心去理解——哪怕苦苦思索几个月也是值得的——我当初也想过：只要会算题就行.但浙大校训“求是”时时刻刻鞭策着我追求对理论的理解——最终经过很痛苦的一番思索才恍然大悟.建议你看一下我们信号与系统课程的教材：化学工业出版社的《信号与系统》,会有所帮助.

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