fft算法用matlab编写实现fft的程序。

.......FFT 是什么意思

在数字信号处理中，离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)是常用的变换方法，它在各种数字信号处理系统中扮演着重要的角色。

快速傅里叶变换〔Fast Fourier Transfonn, FFT〕并不是与离散傅里叶变换不同的另一种变换，而是为了减少DFT 计算次数的一种快速有效的算法[1]。

请简述时域抽取fft和频域抽取fft算法的不同

FFT算法很多，根据实现运算过程是否有指数因子WN可分为有、无指数因子的两类算法。

有指数因子的算法经典库利-图基算法 当输入序列的长度N不是素数(素数只能被1而它本身整除）而是可以高度分解的复合数，即N=N1N2N3…Nr时，若N1=N2=…=Nr=2，N=2则N...

数字示波器的FFT运算是什么？

示波器的FFT运算就是快速傅里叶变换，通过傅里叶变换可实现实现时域信号和频域信号的转换，展示出时域信号的频率构成。

每一个波形都可以被分解成不同频率、幅值正弦波叠加，FFT运算得到的频率点都是方波分出的谐波分量的频率。

用matlab编写实现fft的程序。

function y=myditfft(x) %本程序对输入序列实现DIT-FFT基2算法，点数取大于等于长度的2的幂次 %------------------------------------ % myditfft.c %------------------------------------ m=nextpow2(x); %求的x长度对应的2的最低幂次m N=2^m; if length(x)<N x=[x,zeros(1,N-length(x))]; %若的长度不是2的幂，补0到2的整数幂 end nxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; %求1：2^m数列的倒序 y=x(nxd); %将倒序排列作为的初始值 for mm=1:m %将DFT做m次基2分解，从左到右，对每次分解作DFT运算 Nmr=2^mm; u=1; %旋转因子u初始化 WN=exp(-i*2*pi/Nmr); %本次分解的基本DFT因子WN＝exp(-i*2*pi/Nmr) for j=1:Nmr/2 %本次跨越间隔内的各次碟形运算 for k=j:Nmr:N %本次碟形运算的跨越间隔为Nmr=2^mm kp=k+Nmr/2; %确定碟形运算的对应单元下标 t=y(kp)*u; %碟形运算的乘积项 y(kp)=y(k)-t; %碟形运算的加法项 y(k)=y(k)+t; end u=u*WN; %修改旋转因子，多乘一个基本DFT因子WN end end