摘要：
<1> :每点对应的实际幅度等于fft后对应点实部和虚部的平方根再乘以2/N，N是采样点数，不过直流分量即第一点须除N幅值：（假设你只须分析x次以下谐波）for(i=0;i<x;i++){W[i]=sqrt(datar[i]*datar[i]+datai[i]*datai[i]);W[i]=W[i]*2/N;}W[0]=W[0]/2;功率谱密度P(f)=datar[i]*datar[i]+datai[i]*datai[i];功率P为P(f)从0到fs的积分；fs为你的采样频率；因为实数fft后会使原信号幅值翻N/2倍，直流分量即第一点翻N倍 我们要得到的一般是原信号的幅值 所 阅读全文
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程序列如下:PublicFunctionfft(ByRefData()AsDouble)AsDouble() ReDimffft(128,2)AsDoubleDimlengthAsIntegerlength=UBound(Data,1)+1 'DimnumArray(length-1,2)AsDouble DimindexAsIntegerDimnum5AsIntegerDimnum6AsIntegerDimnum7AsIntegerDimnum10AsIntegerDimnum3AsIntegerDimnum2AsIntegerDimnum11AsIntegerDimnum9AsIn 阅读全文
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窗体上放一个picturebox，名称改为picI_FFT。在窗体中输入以下代码OptionExplicit '*模块******************************************************** 'FFT0数组下标以0开始 'AR()数据实部AI()数据虚部 'N数据点数，为2的整数次幂 'NI变换方向1为正变换，-1为反变换 '*************************************************************** ConstfftIn=128 ConstPi=3.141 阅读全文
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图像应用参考链接 : http://www.360doc.com/content/10/1112/16/4558963_68786911.shtml谢谢提供链接网站. 阅读全文
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FFT知识回顾:FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。 采样得到的数字信号，就 阅读全文