你说“FFT。我知道上半年产生的频率箱子箱子有关振幅(FFT长度为512,垃圾箱0到255代表相关的频率和包含它们的振幅,本256包含尼奎斯特如果我理解正确的话)。”
这是不正确的。512点FFT的长段,本0的比例平均值信号。虚部永远是零,如果原始信号是真实的。箱1 - 255是代表复数FFT的一半。我们叫它底部的一半。我们也可以叫它积极的频率FFT的一部分。本256包含了在奈奎斯特freuency组件正弦信号的振幅(
)。总是会虚部= 0,对于任何FFT与偶数个样本。箱257 - 511是另外一半(上半部分,或负面频率部分)的FFT。如果原始信号是真实的,,然后上半部分的值将在垃圾箱的复共轭值1 - 255,本257 =连词(bin255),本258 =连词(本(254),…,本511 =连词(本1)。Whtavever在“低一半”你也必须做相应的元素“上半部分”。之前你做逆FFT,确保修改后的FFT的上半部分的复共轭翻转了下半部分。如果不是真的,那么你会得到逆FFT的复数,这表明一个错误。
)。总是会虚部= 0,对于任何FFT与偶数个样本。箱257 - 511是另外一半(上半部分,或负面频率部分)的FFT。如果原始信号是真实的,,然后上半部分的值将在垃圾箱的复共轭值1 - 255,本257 =连词(bin255),本258 =连词(本(254),…,本511 =连词(本1)。Whtavever在“低一半”你也必须做相应的元素“上半部分”。之前你做逆FFT,确保修改后的FFT的上半部分的复共轭翻转了下半部分。如果不是真的,那么你会得到逆FFT的复数,这表明一个错误。
另一部分的问题是:我可以段信号,做fft算法,利用fft算法,反操纵fft算法,并粘贴结果,得到信号的频率已经“形状”,好像grpahic均衡器?答案是可以,但是你可能会最终与故障段边界。最初,对面的信号是平稳段边界。如果你做一个FFT和逆FFT的每一部分,没有意思或趋势切除,和没有任何频率的调整,您可以粘贴逆FFT段在一起,完全恢复原始信号。但如果你意味着或趋势切除或其他调整特定的频率,然后粘信号故障,或不连续,在部分边界。这是真的博特重叠与非重叠分割。
另一种理解问题是信号在频域的采样与分段信号与原始信号不同。你失去了“中间”样本频率,包括频率最低。例子:假设原始信号采样Fs = 1000 Hz, N = 1000个样本。然后FFT的频率是0,0.001,0.002,……,0.498,0.499,0.500赫兹。现在我把它分成10段时间Nseg = 100分。每个段的FFT的频率是0,0.010,0.020,……,0.480,0.490,0.500赫兹。
