今天鞋百科给各位分享傅立叶的相位怎么算的知识，其中也会对傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅(傅里叶变换fs)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅

看看指数形式傅里叶就知道Fn是啥东西了，1.为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，|Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。2.Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱
跟这个类似：y(t)=F1cos(t+ψ1)+F2cos(2t+ψ2)

傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅|Fn|和相位ψ？

看指数形式傅里叶就知道Fn是什么了。为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，|Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。

Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱，跟这个类似：y(t)=F1cos(t+ψ1)+F2cos(2t+ψ2)。

对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。

扩展资料：

快速傅氏变换（FFT），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。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。

计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。

它们都借助于的两个特点：一是周期性；二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为提高。

参考资料来源：百度百科--快速傅里叶变换

对图像的傅里叶相位谱,进行傅里叶逆变换,其结果怎样？

程序如下：

f = zeros(64,64);

for j=1:5

f(:,j*10:j*10+1)=1;

end

F=fft2(f);Fc=fftshift(F);

F1=ifft(angle(F));Fc1=ifftshift(F1);

F2=fft2(F);Fc2=fftshift(F2);

figure,

subplot(2,2,1),imshow(f,[ ]);title('原始图像');

subplot(2,2,2),imshow(abs(Fc),[ ]);title('图像傅里叶变换');

subplot(2,2,3),imshow(abs(Fc1),[ ]);title('傅里叶相位谱进行傅里叶反变换');

subplot(2,2,4),imshow(abs(Fc2),[]);title('傅里叶变换再进行傅里叶变换');

结果如图：

关于傅里叶级数的相位谱

你问题源于何处？ 本来θn的值在0到2pai都可能的。

用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？

对速度信号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐标对应的幅值的物理意义是频率。

傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。

例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱——显示与频率对应的振幅的大小。

扩展资料：

信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。

频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。

谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。

高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。