dft计算大牛

郜郭周4154推导如何利用1个N点DFT计算出1个2N点实序列DFT过程 -
鞠宜会19187446922 ______ 先将两个N点的序列构成复数序列,然后DFT就行了 w(n)=x(n)+J *h(n) 对复序列求L点的FFT W(k)=DFT(w(n))=X(k)+j*H(k) 在这里值得注意的就是:X(k)并不是的实部,H(k)也不是的虚部.因为X(k)和H(k)都是复值的.再利用共轭对称性,先求出的共轭复数W*(k),再反褶.得到: X(k)=(W(k)+W*(n-k))/2 提取共轭对称部分就是原来实部的傅里叶变换 H(k)=(W(k)-W*(n-k))/2j 提取共轭反对称部分就是虚部的变换

郜郭周4154如何计算x(n)={4,3,2,1,0}的DFT? -
鞠宜会19187446922 ______ 程序 x=[4,3,2,1,0] N = length(x) n = [0:N-1] k = [0:N-1] w = exp(-j*2*pi/N) nk = n' * k wnk = w.^(nk) Xk = x * wnk 结果 x = 4 3 2 1 0 N = 5 n = 0 1 2 3 4 k = 0 1 2 3 4 w = 0.3090 - 0.9511i nk = 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 0 2 4 6 8 0 3 6 9 12 0 4 8 12 16 wnk = 1....

郜郭周4154DFT与FFT变换的原理 -
鞠宜会19187446922 ______ 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!!

郜郭周4154[转载]【转】DFT DTFT FFT有啥区别
鞠宜会19187446922 ______ 1.DFT DTFT FFT有啥区别 对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……(其中的5hz叫基频).这是傅立叶级数的思想.所以说周期信...

郜郭周4154分别对周期与非周期方波信号进行取点抽样,转化为数字信号,并用DFS,DTFT,DFT,FFT作X(nw.)与X(w). -
鞠宜会19187446922 ______ 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过《高等数学》和《信号与系统》这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正...

郜郭周4154一个蝶形运算需要 次复数乘法和二次复数加法 - 上学吧找答案 - 上学...
鞠宜会19187446922 ______ 首先,在理解这3个变量之前,你要知道DTFT: DTFT是离散时间傅里叶变换,用来表达连续的信号的频谱. 然后理解DFT: DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱.DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT. 为什么要...

郜郭周4154MATLAB求sin函数的FFT变换,频域曲线横坐标编程为n=0:length(y) - 1;f=fs*n/length(y); 怎么理解 -
鞠宜会19187446922 ______ length(y)是总的采样点数 fs是采样频率,就是频域横轴的最大值.那么频域上的刻度,就是df=fs/length(y) 从0到fs取n个点,那么就有n-1个区间,就是数列的项的问题,你推推看吧.f(kk)=(kk-1)*df+0,kk=0:length(y)-1 第kk个点取得值就是kk*df,就是你上面写的n*fs/length(y)

郜郭周4154下列对离散傅里叶变换(DFT)的性质论述中错误的是 - 上学吧普法考试
鞠宜会19187446922 ______ Δf=fs/N=1/T;Δf是频率采样间隔.1/fs往往用在求时间序列上,如(0:N-1)*1/fs. 该题中 Δf=600Hz/1024=0.5859375Hz k1=128时 f1=k1*Δf=128*0.5859375Hz=75Hz 我们知道,除去零频率点,整个频谱图是偶对称的.其中,右对半就是频谱的负频率成分.也就是512:1024是负频率成分区域. k2=768时,位于负频率成分区域. 所以:f2=(N-k2)*Δf=(1024-768)*0.5859375Hz=150Hz. 希望能解决您的问题,望采纳!