是对x轴也就是横向做fft,也就是fft(matrix,[],2);因为有时候信号是二维数组,你做FFT要说明横向还是纵向。还有fty,他等于fft(matrix),这里不像ftx那么多参数,因为fft这个函数在matlab中默认对纵向数据进行操作。
1、fft是音频处理的一种变换算法。快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform,FFT),是快速计算序列的离散傅里叶变换(DFT)或其逆变换的方法。
2、FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,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。
3、FFT是一种DFT的高效算法,称为快速傅立叶变换(fast Fourier transform),它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。
1、二维DFT是首先沿图像的行作一维DFT,然后再沿中间结果数据的列作一维DFT。为提高计算速度,也存在2D FFT算法。一般要确定一幅图像需要图像的幅度和相位两部分信息,通过逆2D DFT变换即可精确还原图像。
2、FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法,先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始,说明FFT的基本原理。
3、按照FFT的定义,上面的式子实际上是:其中,k的取值范围是 0~N-1。我们注意到He(k)和Ho(k)是N/2点的DFT,其周期是N/2。
4、FFT算法是DFT算法的改良版,而DFT是FFT的离散化。理解FFT,就从傅里叶变换到DFT再到FFT的思路进行推导。笔者也会按照这样的思路进行讲解推导。
5、前面的16点和32点DFT好做,绘出DTFT的图形要求是从有限长DTFT得到的函数直接绘图呢,还是从DFT插值后得到DTFT的主值区间图?甚至还有更偷懒的办法,直接将FFT得到的向量用plot直接绘成连续的?这也比较接近原始的DTFT的图。