时域插值频域怎么变化,FFT与内插的区别

时域插值频域怎么变化,FFT与内插的区别

如图3-2所示，雷达接收频域信号后，按照逐个线性调频周期(也称为逐个Chirp)将ADC data拼接为一个二维数据矩阵，这个矩阵就是我们所说的频域回波数据矩阵。对其作一维FFT(准确说是一维I在频域里也可观察到信号的形状。例如，频域中方波信号的形状。使用不同频率的正弦波创建一个方波。即可预见，在频域中，这些信号都会被表示为一根竖线，每一根竖线都表示组成方波的正弦波。如频域中，

本代码是一个Matlab 函数，它通过频域中的零填充提供时域中给定信号的插值。该算法类似于Matlab 命令“interpft”的算法。为了说明函数的用法，给出了一个例子。为方便起1、频域补零→时域内插即：在频域数据中间补零，IFFT后的时域数据会变得更加“细腻”，分辨率更高。2、时域补零→频域内插即：前、后、两端补零后FFT的频域相

⊙△⊙ 频率分辨率：时域内插可以增加信号的时间分辨率，从而提高频率分辨率。在频域中，频率分辨率与时间长度有关一、四种傅里叶分析及离散傅里叶变换DFT的引入傅里叶分析是联系时域和频域的桥梁，在信号处理中具有非常重要的地位。傅里叶分析包含四种不同的形式，即连续时间傅

1.频域插值的实现--序列补零后的FFT DFT末尾补零效果原来x(n)的DFT为X(k),在末尾补零rN个后成为y(n),则Y(k) = X(k/r),在中间相当于插值，在频域插值。然后，末尾补零x(n)的Z时域图显示振幅随时间的变化，可以看出峰值振幅为5V,可以算出频率f=6 Hz。2、频域(频率域)——自变量是频率，即横轴是频率，纵轴是该频率信号的幅度，也就是通常说的频谱图。图2是图1中正弦波的频域

频域插值问题-频域运算中往往需要插值。文中指出了三种情况：一种是不插值就不能运算；第二种是为了使频域运算结果变换到时域时能有正确的结果；再一种就是频域中样点移动(例如偏移)时为了保证精度需定理：时域的卷积等于频域的乘积频谱混叠由于采样稀疏，因此出现频谱混叠从而出现锯齿(走样)如果屏幕中像素非常多，密集的采样就不容易出现走样。因此使用分辨率高的显示器，频谱的搬