快速傅里叶变换(FFT):从数学公式到5G信号,揭开数字世界的“频率密码”
judy 在 周四, 02/20/2025 - 09:38 提交
你是否想过,为什么手机能瞬间解码WiFi信号?为什么音乐APP能一键分离人声和伴奏?答案就藏在快速傅里叶变换(FFT)这个“数字魔法”中
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本文用Matlab仿真一个简单的线性调频信号,参数设置如下:
本文将深入分析离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)。
傅里叶变换实际上就是对一个周期无限大的函数进行处理
本文主要解释如何用FFT精确地测量信号功率(signal power)
fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域
学习傅里叶变换需要面对大量的数学公式,数学功底较差的同学听到傅里叶变换就头疼
从傅里叶变换到小波变换,并不是一个抽象的东西,完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路
快速傅立叶变换(FFT)已被广泛应用于各种信号处理算法中,这些算法通常需要可配置FFT大小的高吞吐量。本应用说明展示了在Xilinx® Versal™ AI Core器件中的AI Engine (AIE)阵列上高效的FFT实现。
在Matlab中,做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram,而在Matlab2019中,引入了一个新的函数stft,下面我们就来看下这两个函数都如何使用。