matlab快速傅里叶变换fft,matlab对矩阵做fft

matlab快速傅里叶变换fft,matlab对矩阵做fft

●▂● Y = fft2(X)使用快速傅里叶变换算法返回矩阵的二维傅里叶变换，这等同于计算fft(fft(X).').'。如果X是一个多维数组，fft2将采用高于2 的每个维度的二维变换。输出Y的大小与X相同。Y = fft2(X)使用快速傅里叶变换算法返回矩阵的二维傅里叶变换，这等同于计算fft(fft(X).').'。如果X是一个多维数组，fft2将采用高于2 的每个维度的二维变换。输出Y的大小与X相

= fft()⽤快速傅⾥叶变换(FFT) 算法计算X的(DFT)。如果X是向量，则fft(X)返回该向量的傅⾥叶变换。如果X是矩阵，则fft(X)将X的各列视为向量，并返回每列的傅⾥叶变换。如果傅里叶变换将信号分解为若干个简谐信号叠加的形式，通过傅里叶变换画出频谱图之后就可以找到信号中包含的频率成分。fft应用MATLAB中自带的fft()函数可以帮助我们完成傅里叶变换的

╯▂╰ Y = fft2(X)使用快速傅里叶变换算法返回矩阵的二维傅里叶变换，这等同于计算fft(fft(X).').'。如果X是一个多维数组，fft2将采用高于2 的每个维度的二维变换。输出Y的大小与X相同。FFT快速计算方法closeall;clearall;clc; x=[2,1,-1,2,3]; nx=0:4; K=128; dw=2*pi/K; k=floor((-K/2+0.5):(K/2-0.5)); X=x*exp(-j*dw*nx'*k); figure('position',[800,300,700,200

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,于1965年由J.W.库利和T.W.图基提出。对np.fft.fft进行快速傅里叶变换，需要特别注意的是，默认是对最后个维度的数据进行fft变换，若你输入的是一维数组，请忽略后面，如果你是二维列矢量，如果不将数据变为行矢量或将axi