SpikerBox_FFT_Tutorial: 一个关于MATLAB离散傅里叶变换平滑代码的实用介绍

matlab离散傅里叶变换平滑代码做和理解傅立叶变换 作为物理学家，我们习惯于观察和建模振动，按照正常模式进行思考等。在本教程中，我们将了解如何将这种思考方式作为傅立叶变换进行操作。 在进行生理测量时，通过在频域中操纵输入的时间序列数据（例如，滤除与“噪声”相关的频率范围）来增强信号至关重要。 友好的介绍（外部资源） 在继续学习本教程的其余部分之前，请先阅读/监视以下内容： 傅立叶变换的绝佳入门是。 另一个易于理解的介绍性内容是数学。 是一个有趣的人。 快速傅里叶变换的实用介绍 本教程资料改编自的原始资料。 介绍 “快速傅立叶变换”（FFT）是音频和声学测量科学中的一种重要测量方法。 它将信号转换为单独的频谱分量，从而提供有关该信号的频率信息。 FFT用于机器或系统的故障分析，质量控制和状态监视。 这说明了FFT的工作原理，相关参数及其对测量结果的影响。 严格来说，FFT是用于实现“离散傅立叶变换”（DFT）的优化算法。 在一段时间内对信号进行采样，并将其分为频率分量。 这些分量是在不同频率的单个正弦振荡，每个频率都有自己的幅度和相位。 下图说明了这种转换。 在测量的时间段内，信号包含