FFT Tutorial Python - Search localsearch

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https://www.zhihu.com/question/59906844

FFT是离散傅立叶变换的一种快速算法，所有的离散傅立叶变换都可以理解成对连续的频谱进行采样，64点FFT就是对0～采样率这段频谱均匀采样了64次，也就是看到的64根谱线。

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https://www.zhihu.com/question/36949620

有人能深入浅出的讲讲FFT吗？前段时间老师让设计一个多项式相乘的算法，我的算法自然是普通的O (n^2),但是老师说用FFT会更快，我就查了关于FFT的一些资料但是都看的不太懂，多… 显示全部关注者 71 被浏览

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https://www.zhihu.com/question/20456490

而参考前述示意图，当 N=2^ {l} 时，奇偶分离后的快速傅里叶变换（ N 点 FFT ）包含 l 级，每级进行 N/2 次复数乘法和 N 次加法运算，显然计算得到了简化。奇偶分离的过程天然适用于递归算法，给出递归算法实现快速傅里叶变换（FFT）的matlab程序：

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https://www.zhihu.com/question/287882020

FFT是信号处理等相关领域普遍采用的时域转频域的信号处理方法，它可以得到一串离散的等间隔采样的信号包含的频率成分，生成频谱，便于信号处理分析。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 ...

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https://www.zhihu.com/question/1903460399757649835

1805 年，快速傅里叶变换在傅里叶变换提出前就存在于高斯的手稿中了，要不是高斯没发表，估计现在得叫高斯变换。还有两位甚至把手算 FFT 发表在了领域内的小期刊上，传阅度不小，这都没流行起来，男怕入错行啊。所以 FFT 其实也遵从 Stigler 定律，反复发明反复遗忘。

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https://www.zhihu.com/question/27452867

FFT 结果任意一点的频率为：假设信号采样频率为fs，从采样定理可以知道，信号抽样后，抽样信号的频谱是周期谱，其频谱的周期是抽样频率fs，因此，对信号做FFT时，无论你取多少点，其分析的频率范围就是0~fs，所以，如果你做N点的FFT（其实是离散傅里叶变换），则，FFT结果的两点之间的频率 ...

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https://www.zhihu.com/question/30501507/answers/up…

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）。 [图片] 原始信号的幅值最大值都在40+ 50+ 为什么经过fft之后的幅值却只有9.9 我已把fft的结果通过*2/nfft 得到真正的幅值. 这是… 显示全部关注者 125 被浏览

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https://www.zhihu.com/question/580415312?write

使用 Matlab 的 FFT 函数，需要先将原始时域信号传递给 FFT 函数，然后 FFT 函数会计算该信号的频域表示，返回幅值和相位信息，这样就可以在频域中分析信号的特征。常用的 FFT 函数包括 fft、ifft、fft2、ifft2 等，这些函数使用方法类似。

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https://www.zhihu.com/question/377565368

FFT滤波，通过在频率对相应的频段或者频点置0或者平滑 (单个频点)。我们知道因为FFT对信号进行有现长截断，因此会造成频谱泄露。换句话说我们需要的滤除的信号因为频谱泄露会覆盖真个频谱，那如果我们只是通过置零将部分频段置零，带来的结果是什么呢？

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https://www.zhihu.com/question/13577014599

距离FFT提取频率差（距离信息）。多普勒FFT提取相位变化率（速度信息）。 4. 为什么距离FFT不分析相位变化？单个Chirp持续时间极短（微秒级），目标运动引起的相位变化可忽略。距离信息由频率直接决定，相位变化需通过多个Chirp间比较才能反映速度。