fft一个周期要采样多少点，关于FFT的问题采样点数怎么取

来源：整理时间：2023-10-20 16:12:22 编辑：亚灵电子网手机版

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1，关于FFT的问题采样点数怎么取
2，FFT取点如何取是不是越多越好
3，如果信号周期不知如何用fft进行分析
4，关于示波器中 FFT 算法的问题
5，fftnbsp运算采样频率对结果影响的困惑
6，基于matlab的fft算法的设计中采样个数是多少

1，关于FFT的问题采样点数怎么取

补零对信号的频谱结构高端和低端有些影响，如只关心中段频率频谱结构的话，补零是不错的方法。本来即便采集256点，转换到频域后高频尾端的数据也不可靠。

对实数进行fft分析得到的都是实部和虚部的信息，就是复数信息，幅值就是实部和虚部的平方和再开根号就是了，相位的话就是实部和虚部的比值，用三角函数中的sin之类的就可以求出来，

关于FFT的问题采样点数怎么取

2，FFT取点如何取是不是越多越好

当然不是，取点越多，运算量越大。要求硬件采样速率和带宽越高，对硬件性能要求也就越高，成本越高。应当根据需要，选择合适的采样率和运算点数。假设基波频率为f0，你关注的最高次谐波为n次，则硬件带宽高于nf0即可。实际应用可取2~4倍。采样频率再取乘以2。因此，实际工程应用可取采样频率为（4~10）nf0。若只分析一个信号周期，傅里叶点数约为(4~10)n实际应用中，由于信号会有一定程度的波动，并不是严格的周期信号，建议一次分析10个信号周期。傅里叶点数约为(40~100)n。假设关注的最高谐波次数为49.那么，傅里叶点数取1024~4096点就足够了。

FFT取点如何取是不是越多越好

3，如果信号周期不知如何用fft进行分析

你的问题太抽象了，如果是周期信号的话，一般是由现实的某个系统产生的，你可以估计它的周期，比如测G值的扭秤信号，大概一小时左右，那么你就可以根据抽样定理对它进行2倍于最大频率的抽样，再用fft进行频谱分析。如果是平稳随机信号，如语音信号你就知道它的频率主要分量在20-3k之内，你就可以用大于6k的对它采样，再进行fft。如果是非平稳信号，你就不能用fft了，要用统计学去估计。

周期信号的周期预先不知道时,可先截取m点进行dft,再将截取长度扩大1倍截取,比较结果,如果二者的差别满足分析误差要求,则可以近似表示该信号的频谱,如果不满足误差要求就继续将截取长度加倍,重复比较,直到结果满足要求

如果信号周期不知如何用fft进行分析

4，关于示波器中 FFT 算法的问题

FFT=fast fourior transform. 这是一种方便于计算机计算的快速傅里叶变换还有一种是DFT 但是因为其complexity=N^2>>FFT=NlogN 因此不被计算机算法采用紫色的是上面方波在频域里的对应值（spectrum）我们知道方波可以用傅里叶级数表示成无穷多个正弦函数的和f(t)=a∑sin(kπt)/k(大致表示不是精确的)因此频域里也是sin(wt)的叠加也就形成了显示的图案因为FFT是按一定采样率采样的因此频域里应该是周期函数但是由于DFT所取的点数限制还有取点数N*1/f(采样时间)不等于方波的周期使得函数有所谓的sidelobe 因此使得不是显示中不是完美的impulse. 周期特征也不明显而在FFT(DFT)里取点数会影响在频域里的分辨率点数取的越多频域的分辨率就越高显示就越会像一个impulse

5，fftnbsp运算采样频率对结果影响的困惑

没问题啊nbsp;fft的结果都是对的nbsp;对应峰值都是5Mnbsp;可惜不能贴图fft结果范围[-fs/2,fs/2]程序中1000M采样时的显示范围[0，500M]100M采样时的显示范围[0，50M]t0=2E-6;nbsp;%nbsp;10个周期Vamp=1;nbsp;%nbsp;电压幅值10Vf=5E6;nbsp;%nbsp;脉冲5MHzw=2*pi*f;nbsp;%nbsp;角频率index=1;t1=0:(1E-8):1E-5;Vinbsp;=nbsp;zeros(size(t1));t=0:(1E-8):t0;Vi(1:201)nbsp;=nbsp;Vamp*sin(w*t);figure;plot(t1,Vi)Y=fft(Vi,512);nbsp;Pyy=Y.*conj(Y)/512;nbsp;f=1E8/512*(0:255);nbsp;plot(f,Pyy(1:256))

6，基于matlab的fft算法的设计中采样个数是多少

直接用matlab里的fft2和ifft2

一个采样点就可以进行FFT了。你没有理解傅立叶变换与数字傅立叶变换的关系。傅立叶变换（FT）到离散傅立叶变换（DTFT）再到数字傅立叶变换（DFT）之间的关系如下傅立叶变换(FT)经过采样变成离散傅立叶变换(DTFT)离散傅立叶变换(DTFT)经过周期性扩展变成DFT由于DFT计算较为复杂，因此产生了FFT。傅立叶变换(FT)是连续的变换，由于计算机得到的信号都是离散信号，因此科学家推倒了离散傅立叶变换（DTFT）。但是离散傅立叶变换(DTFT)和傅立叶变换一样，都是无限长度的信号，这种信号在现实生活中不存在。而在实际应用中，我们使用的信号都是有限长度的采样，因此数学家把有限长度的信号在时间轴上“复制粘贴”，变成无线长度的周期信号，进而推算傅立叶变换，我们管这种变换叫做数字傅立叶变换(DFT) （注意，在很多书中不区分DTFT和DFT，因为DTFT并没有什么用处）。FFT用来计算DFT的快速算法而已。因此你问几个采样点可以做FFT，那么1个点就可以！只是它并不含有任何原始信号的频率信息。对于实际应用采样点取多少的问题，并没有明确的答案，主要是参考，第一，允许计算的时间多少。第二，尽量包含我们感兴趣波形的主要的部分。就可以了