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FFT

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快速傅里叶变换

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快速傅里叶变换

The Free On-line Dictionary of Computing (foldoc)

{Fast Fourier Transform}

V.E.R.A. -- Virtual Entity of Relevant Acronyms (June 2006) (vera)

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英文字典中文字典相关资料:

如何理解和掌握快速傅里叶变换的计算和概念？ - 知乎
fft的种类很多，这里以最简单的基于2的fft（信号长度 n 是2的整数幂）为例： FFT实际上一种分治算法。 FFT将长度为 N 的信号分解成两个长度为 \frac{N}{2} 信号进行处理，这样分解一直到最后，每一次的分解都会减少计算的次数。
有人能深入浅出的讲讲FFT吗？ - 知乎
3 FFT算法 Cooley和Tukey在1965年宣布，他们“第一次”发现了FFT算法。而实际上，他们发现的FFT算法的核心原理，早在150多年前（1806年），就被高斯记在了自己的小本本上。那么这个算法究竟用了什么奇技淫巧呢，本文将一探究竟。 DFT变换的基础公式为：
快速傅里叶变换（fft）中的点数，如64点fft是指的什么？ - 知乎
理解fft我认为应当按照如下逻辑（应该也是一些经典教材中的逻辑）。首先一个概念是离散时间傅立叶变换（dtft），他是将时域上的离散信号变换到频域，离散对应周期，因此dtft后的频域具有周期性，周期为2pi。
信号处理做fft之前，为什么都要加窗，对频域的转换有什么作用吗？ - 知乎
原理很简单，不用啰嗦：fft内部处理过程相当于把信号的头尾循环连接。如果不加窗，头尾循环连接就会导致一个突变信号，产生额外的频谱。发布于 2023-07-20 22:27
为什么FFT变换后的幅值感觉不对？请看一下问题出在哪里（matlab环境）。 - 知乎
例如，可以在eemd分解后对每个imf分别进行fft计算，也可以在fft计算后对每个频率分量进行hht分析。自适应性：EEMD和HHT都具有自适应性，可以自动适应信号的特点和处理需求。
如何通俗易懂的解释FFT的原理? - 知乎
而关于fft的算法本质，能查到的往往都是复杂的实现原理，对于其本质的原理很少详述。在综合查询的资料及自身的理解，总结如下： 1、fft本质上是对离散各点的信号做相位补偿，并在各个频率点上做积累； 2、对于1hz频率点上的信号幅度应该是多少？怎么计算？
快速傅里叶变换（FFT） N不为2的次方怎么做？ - 知乎
也有用其他比较复杂的算法的FFT，大概思路就是，将61-point序列分割开，得到多个小序列再给这些小序列，按照一定规定补零至K-point （这个K可以是个2^n的数字），这样可以计算多次K-point FFT，再将这些小序列结果over-lapping起来，得到最后的FFT结果。
FFT直接滤波的坏处是什么？ - 知乎
首先：fft的点数是第一个问题，一般我们做fft的点数是2的幂次方。因此极有可能我们fft点数与信号点数不一致，那我们需要怎么做呢？我们直接截取滤波之后信号的那n个点，把后面多余的响应无视掉的第二个问题就是解决频谱泄露问题，答案就是加窗与去窗。
知乎盐选 | 14. 3 快速傅里叶变换（FFT）的实现
fft 使 dft 的运算大大简化，运算时间一般可以缩短一至两个数量级，fft 的出现大大提高了 dft 的运算速度，从而使 dft 在实际应用中得到广泛的应用。在数字信号处理系统中，FFT 作为一个非常重要的工具经常使用，它甚至成为 DSP 运算能力的一个考核因素。
信号fft时加Hanning窗并且50%重叠是什么意思？ - 知乎
我们知道，每次fft处理的时域样点都是有限长度，而有限的时间长度在频域上将产生周期延拓或者说频谱泄露。因此fft处理之前都需要对时域样点就行加窗处理，加窗处理将导致窗两边的数据权重降低甚至归零，导致部分信息丢失。

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