基于C++任意点数的FFT／IFFT(时域和频域)实现

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基于C++任意点数的FFT／IFFT(时域和频域)实现

函数说明:更改主函数体中的N和length(=log2(N))既可以实现任意点数(2的幂次)的FFT/ IFFT的实现,fft函数中flag标志位控制是正变换还是逆变换. 1.复数操作类定义复数类,重载复数四则运算符号,重载输出运算符,重载赋值运算符. /**********预编译文件头文件complex.h********/ #include"iostream" using namespace std; class complex { double real,image;…

FFT通过傅里叶级数图解频域补零时域内插

在时域频域的信号分析的过程中,一个常见的说法叫:频域数据补零会让时域数据内插. 意思是在频域数据中多补几个零,再做ifft(逆傅里叶变换)后的时域数据,会变得更加"细腻",分辨率会更高. 关于频域补零让时域内插,我有一点朴素的理解: 频域数据已经包含了所有正弦波的信息,IFFT解出的时域数据是否细腻,只能看时域数据的点数是否够多. 做FFT/IFFT运算前后时域和频域的数据的点数是一样多的. 哦,是两点,基于这两点,我们只能把频域数据中原本不存在的高频信息中加上0,再转成时域信号,这样…

基于python的快速傅里叶变换FFT（二）

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点 FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位. 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换…

python 实现wav的波形显示（时域和频域）

音频处理中,经常要看一下啊频域图是什么样子的,这里自己写了一个小程序,可以完美的同步显示时域和频域图,直接上代码: #wave data -xlxw #import import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we.open(path,"rb") params = wavfile.getparams() frame…

基于MFC和opencv的FFT

在网上折腾了一阵子,终于把这个程序写好了,程序是基于MFC的,图像显示的部分和获取图像的像素点是用到了opencv的一些函数,不过FFT算法没有用opencv的(呵呵,老师不让),网上的二维的FFT程序一般都是把图像分别进行行变换后进行列变换的,在编程过程中遇到了一些问题,是这样的,FFT算法算完后得到的复数矩阵怎么imshow?问题就出现在这,我原来的程序因为归一化到0-255时,程序运行特别慢(用了个CArray,找出array里的最大值和最小值,然后(每一个复数矩阵求模后-最小值)/(最大…

FFT时域与频域的关系，以及采样速率与采样点的影响

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样…

时域，频域，s域和z域,一些网上的总结

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