c 用fftw做傅里葉變換，求各點的頻率值，為什么一直有負值??？在進行傅立葉變換之前，必須先去除時間序列信號的平均值（常數(shù)、直線），然后再進行頻譜分析。離散變換需要對時序信號進行動窗濾波或頻域信號截

c 用fftw做傅里葉變換，求各點的頻率值，為什么一直有負值??？

在進行傅立葉變換之前，必須先去除時間序列信號的平均值（常數(shù)、直線），然后再進行頻譜分析。離散變換需要對時序信號進行動窗濾波或頻域信號截獲高、低頻泄漏。頻率不會為負，把它切斷。

如何在MATLAB里實現(xiàn)信號的快速傅里葉變換FFT？

代碼：

1 N=8%原始離散信號有8個點

2 N=[0:1:N-1]%原始信號是一個具有一行八列的矩陣

3 xn=0.5。^n%構(gòu)建原始信號，這是一個指數(shù)信號

4

5 W=[-800:1:800]*4*pi/800%頻域總長度為-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標題（“原始信號（指數(shù)信號）”）

10子圖（312）

11圖（W/PI，ABS）（x） ）

12 Title（[DTFT transform

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

如何用python實現(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，是因為信號分解的方法是無限的，但信號分解的目的是更簡單地處理原始信號。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便于數(shù)據(jù)處理。在計算機上處理正弦函數(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)，是因為正弦信號只是許多線性時不變系統(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單方便的函數(shù)來無限逼近原復(fù)函數(shù)，特別是在信號處理領(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只能實現(xiàn)DFT的快速運算。

根據(jù)FFT的特點，注意以下幾點：

如果輸入信號的長度是2的n次方，則FFT是最有效的。

實信號的FFT速度約為復(fù)信號的一半。當(dāng)信號很長時，速度相當(dāng)

fftw（）可以進一步提高FFT的運行速度。