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快速傅里叶变换计算功率 快速傅里叶变换幅值

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功率分析仪的功率是怎么算的?

功率分析仪首先进行采样,之后利用傅里叶变换分析出直流分量、每一次交流分量,之后进行计算。

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直流功率P=UI,其中U为电压,I为电流。

交流有功功率P=UIcosφ,U交流电压有效值、I为交流电流有效值,φ为交流电流和电压的相位差。

根据功率谱怎么计算信号的实际功率

对信号进行傅里叶变换,取sin部分为实部,cos部分为虚部,直接算实部和虚部的平方和,得到的就是频域功率谱的分布 推荐使用matlab计算,因为一个函数FFT就可以算出来了

信号功率的求法?

能量有限平均功率为零的信号是能量信号,如单位冲击信号;

能量无限,平均功率有限的信号是功率信号。

题中信号有一个常量10,平均功率不为零且有限,能量无限,属于"功率信号“

功率为:10^2+4^2+2^2=120

快速傅里叶变换的介绍

快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称,简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。

什么是快速傅立叶变换?(特别是公式)

快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。

设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”(四次实数乘法和四次实数加法),那么求出N项复数序列的X(m),即N点DFT变换大约就需要N2次运算。当N=1024点甚至更多的时候,需要N2=1048576次运算,在FFT中,利用WN的周期性和对称性,把一个N项序列(设N=2k,k为正整数),分为两个N/2项的子序列,每个N/2点DFT变换需要(N/2)2次运算,再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换。这样变换以后,总的运算次数就变成N+2(N/2)2=N+N2/2。继续上面的例子,N=1024时,总的运算次数就变成了525312次,节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去,直到分成两两一组的DFT运算单元,那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算,N在1024点时,运算量仅有10240次,是先前的直接算法的1%,点数越多,运算量的节约就越大,这就是FFT的优越性.

傅里叶变换(TransforméedeFourier)是一种积分变换。因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。

应用

傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。

概要介绍

傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的(参见:林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》,科学出版社,北京。原版书名为C.C.Lin&L.A.Segel,MathematicsAppliedtoDeterministicProblemsintheNaturalSciences,MacmillanInc.,NewYork,1974)。

傅里叶变换属于谐波分析。

傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;

正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;

卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;

离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).

快速傅里叶变换公式

快速傅里叶变换公式如下:

公式描述:公式中F(ω)为f(t)的像函数,f(t)为F(ω)的像原函数。傅立叶变换在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。

简介:

因FFT是为时序电路而设计的,因此,控制信号要包括时序的控制信号及存储器的读写地址,并产生各种辅助的指示信号。同时在计算模块的内部,为保证高速,所有的乘法器都须始终保持较高的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数。

而这一切都需要控制信号的紧密配合。为了实现FFT的流形运算,在运算的同时,存储器也要接收数据。这可以采用乒乓RAM的方法来完成。这种方式决定了实现FFT运算的最大时间。对于4k操作,其接收时间为4096个数据周期,这样FFT的最大运算时间就是4096个数据周期。

另外,由于输入数据是以一定的时钟为周期依次输入的,故在进行内部运算时,可以用较高的内部时钟进行运算,然后再存入RAM依次输出。