1樓：基耶利尼
肯定沒有物理意義的，物理定義上沒有負頻率的說法。
但是有數學含義，雙邊譜的數學對稱性好，便於分析。——也就是說，便於從頻域作數學計算。（一般都是計算機的高速處理）
單邊譜的物理意義明顯。各有優勢吧。
對速度訊號進行傅利葉譜分析之後，其縱座標對應的幅值的物理意義是什麼？是速度，還是振幅
2樓：匿名使用者
橫座標是頻率，縱座標是對應頻率成分的幅度。對速度訊號進行傅利葉譜分
析之後，縱座標表示的是不同加速度的幅度。傅利葉原理表明：任何連續測量的時序或訊號，都可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。
肯定沒有物理意義的，物理定義上沒有負頻率的說法。但是有數學含義，雙邊譜的數學對稱性好，便於分析。——也就是說，便於從頻域作數學計算。（一般都是計算機的高速處理）
3樓：春素小皙化妝品
傅利葉變換在物理學、電子類學科、數論、組合數學、訊號處理、概率論、統計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域都有著廣泛的應用。例如在訊號處理中，傅利葉變換的典型用途是將訊號分解成頻率譜——顯示與頻率對應的幅值大小。
擴充套件資料
訊號處理最基本的內容有變換、濾波、調製、解調、檢測以及譜分析和估計等。變換諸如型別的傅利葉變換、正弦變換、余弦變換、沃爾什變換等；濾波包括髙通濾波、低通濾波、帶通濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、線性濾波、非線性濾波以及自適應濾波等。
譜分析方面包括確知訊號的分析和隨機訊號的分析，通常研究最普遍的是隨機訊號的分析，也稱統計訊號分析或估計，它通常又分線性譜估計與非線性譜估計；譜估計有週期圖估計、最大熵譜估計等；隨著訊號型別的複雜化，在要求分析的訊號不能滿足高斯分布、非最小相位等條件時，又有髙階譜分析的方法。
高階譜分析可以提供訊號的相位資訊、非高斯類資訊以及非線性資訊；自適應濾波與均衡也是應用研究的一大領域。自適應濾波包括橫向lms自適應濾波、格型自適應濾波，自適應對消濾波，以及自適應均衡等。此外，對於陣列訊號還有陣列訊號處理等等。
4樓：匿名使用者
問得太好了，還真需要動腦筋。
富氏變換後，橫座標是頻率，縱座標是對應頻率成分的幅度。
由此看來，對速度訊號進行傅利葉譜分析之後，縱座標應當是速度變化率的幅度了。
也就是說，是不同加速度的幅度了。
5樓：陸霞
這個問題困擾了我好多天，今天通過各種測試，我覺得應該是找到了正解。
分享給大家！
以matlab fft變換後的頻譜圖中的某點（f(i),y(i)）
幅值和縱座標y(i)的含義為對應橫座標f(i)頻率出現的次數n*an/2, 其中an為頻率f(i)對應的正弦波的振幅。
下面是測試用的**，大家可以自己試一下！
clf;%對c1-1取樣資料的處理
clear y
clear y
clear t
num=0;
nt=500; %總的步數
na=2;
a=[4,3,1.5,3,0.5,1];
f=[0.2,0.3,3,1.5,2.5,0.5];
owig=f*2*3.1415926;
fai=[0,0,0,0,0,0];
a=a';
f=f';
owig=owig';
fai=fai';
for j=1:1:nt
t(j)=(j-1);%*0.02;
for i=1:1:na
y(i,j)=a(i)*sin(owig(i)*t(j)+fai(i));
endy(j)=sum(y(:,j));
endfor i=1:1:na
subplot(4,2,i);
plot(t,y(i,:));% %繪出隨頻率變化的振幅
% xlabel('f=');title(i);
ylabel(a(i));grid on;
endsubplot(4,2,na+1);
plot(t,y);
am=max(y);
ylabel(am);title('sum');grid on;
fai_y=asin(y(1)/am);
fs=1;
n=nt; %取樣頻率和資料點數
n=1:n;%t=n/fs; %時間序列
x1=y; %訊號
%x1 = detrend(x1); 這是啥啊？？？？
y1=fft(x1,n); %對訊號進行快速fourier變換
mag=abs(y1); %求得fourier變換後的振幅
f=n*fs/n; %頻率序列
t=1./f;
subplot(4,2,na+2);
plot(f,mag)
%plot(f(1:n/2),mag(1:n/2)); %繪出nyquist頻率之前隨頻率變化的振幅
%axis([0 1 0 52000]); % 設定座標軸在指定的區間
xlabel('frequency/hz');
ylabel('amplitude ');%title(name);grid on;
[mp,index] = max(mag); %求最高譜線所對應的下標
f_peak(i)=f(index);
6樓：匿名使用者
傅利葉變換結果通常是複數，可以分別得到對應的幅值和相位值
所以做傅利葉變換之後可以得到兩個譜線圖，分別是幅頻特性曲線，相頻特性曲線。如果是前者縱座標代表幅度，後者縱座標就代表相位。
從訊號分解的角度,談談你對傅利葉變換及其物理意義的理解,談談你對訊號頻譜概念的理解.
7樓：蘇應公寓中心
傅利葉變換是數字訊號處理領域一種很重要的演算法。任何連續測量的時序或訊號，都 可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。而根據該原理創立的傅利葉變換演算法利用直接測量到的原始訊號，以累加方式來計算該訊號中不同正弦波訊號的頻 率、振幅和相位。
該反變換從本質上說也是一種累加處理，這樣就可以將單獨改變的正弦波訊號轉換成乙個訊號。
隨機訊號傅利葉變換後的物理意義！
8樓：my豐頭
簡單的講，任何訊號都可以從時域（訊號隨時間變化而變化）和頻域（訊號隨頻率分布變化而變化）這兩個角度去觀測和描述。
那麼，傅利葉變換就是訊號從時域描述到頻域描述的轉化工具，傅利葉逆變換就是訊號從頻域描述到時域描述的轉化工具。
所以，隨機訊號傅利葉變換後的物理意義是對這個訊號從時域描述變成了頻域描述。
9樓：匿名使用者
如果傅利葉變換的原理清楚了，就不難理解了！
傅利葉原理表明：任何連續測量的時序或訊號，都可以表示為不同頻率的正弦波訊號的無限疊加。而根據該原理創立的傅利葉變換演算法利用直接測量到的原始訊號，以累加方式來計算該訊號中不同正弦波訊號的頻率、振幅和相位。
傅利葉變換將原來難以處理的時域訊號轉換成了易於分析的頻域訊號（訊號的頻譜），可以利用一些工具對這些頻域訊號進行處理、加工。最後還可以利用傅利葉反變換將這些頻域訊號轉換成時域訊號。
從數學的角度來看，傅利葉變換是一種特殊的積分變換。它能將滿足一定條件的某個函式表示成正弦基函式的線性組合或者積分。在不同的研究領域，傅利葉變換具有多種不同的變體形式，如連續傅利葉變換和離散傅利葉變換。
隨機形式的傅利葉的物理系統內,頻率是個不變的性質,從而系統對於複雜激勵的響應可以通過組合其對不同頻率正弦訊號的響應來獲取。
假如f是乙個能量有限的訊號，則其傅利葉變換就表示f的譜。
通俗的說就是：能用你所熟知的正余弦函式累加組合的方式「表達」複雜的未知的訊號。這符合人類認識事物的規律------即以現有的能夠理解的知識來對未知事物加深認識，直到成為你常識，然後再前進。
快速傅利葉變換fft的得到的結果物理意義是什麼？
影象進行傅利葉變換之後的橫縱軸代表什麼
10樓：鄭浪啪
橫縱軸代表，就是xy座標，沒別的特殊含義。
如果稱x，y為頻率，縱軸是強度，傅利葉變換就是把乙個訊號變成無數多個正余弦分量的疊加，每個分量前面有個係數，可以認為y是每個分量的強度。
那麼如果傅利葉變換後的影象集中在高頻處，則原灰度圖的灰度變化率較大；若集中在低頻部分，原灰度圖的灰度變化率較小，或者說原圖顏色變化不劇烈，色澤變化平緩。 例如一幅平面影象，座標是xy，每個座標點上對應一種顏色（灰度），即z（灰度）=f（x,y）。
11樓：匿名使用者
沒有太具體的含義，只不過是你自己選取的兩個符號比如u，v。如果稱u，v為頻率，那麼如果傅利葉變換後的影象集中在高頻處，則原灰度圖的灰度變化率較大；若集中在低頻部分，原灰度圖的灰度變化率較小，或者說原圖顏色變化不劇烈，色澤變化平緩。
離散傅利葉變換得到的頻域量有什麼物理意義，頻率對應哪種形式的訊號
12樓：
1、dft離散傅利葉變換的過程是：對於離散資料進行週期延拓，對這個離散週期訊號求dfs（離散週期訊號傅利葉級數），這個級數也是離散的，週期的，取其中乙個週期就得到了離散訊號傅利葉變換。所以說「認為原訊號是週期的」這基本沒問題。
2、某個頻點上的值本來就看不出原來訊號的時域特徵，也就是說傅利葉變換本身在時頻域的區域性性分析上就存在缺陷，所以以後才出現了小波變換。比如乙個方波在頻域是乙個sinc函式，你從sinc函式的乙個區域性位置能看出這個訊號在時域上是什麼樣嗎？這個是不可能的。
3、現在訊號本身就是離散的，不存在取樣的問題。如果訊號本身是連續的，那取樣應該是進行dft之前的步驟，不要混為一談。如果取樣不存在問題，那麼沒人會把1.
3個週期內的點進行延拓來求傅利葉變換，因為這本身就是錯的。取樣故意採成非整週期的情況，估計那個人腦子有毛病
4、乙個能量訊號的能量譜就是它頻譜的模的平方，那麼你直接看某個頻點上幅度大，應該就表示它在這個頻率點上的能量較大。
13樓：匿名使用者
首先你應該去好好複習一下傅利葉變換。。。
對資料進行離散傅利葉變換遇到的問題，傅利葉變換的物理意義，
傅利葉變換的物理意義是什麼
14樓：熊_熊_熊熊
傅利葉變換的物理意義是將乙個在時間域當中的訊號所包含的所有頻率分量（主要指其各頻率分量的幅度和相位）用乙個以角頻率為自變數的函式表示出來，稱其頻譜。
什麼情況下週期訊號的傅利葉變換存在
典型非週期訊號 如指數訊號,矩形訊號等 都是滿足絕對可積 或絕對可和 條件的 由於在這一類並不滿足絕對可積條件週期訊號的傅利葉變換中,一般都存在有衝激 週期訊號的傅利葉變換一定是週期的嗎?離散訊號的傅利葉變換一定是連續的嗎?週期連續訊號的傅利葉變換 週期訊號 的傅bai 里葉變換一定是週期du的,離...
求ft的傅利葉變換,已知ft的傅利葉變換為Fw求gttf2t和gttft的傅利葉變換
對於tf 2t 應先利用 抄尺度變換性質求f 2t 的頻襲譜為f w 2 2,然後再利用bai線性加權性質 或頻 du域微分性質 求zhi,對dao上乙個結果以w為變數進行微分,再乘以虛數因子j,結果為jf w 2 4。對於第二個則先利用時域微分性質求出df t dt的變換為jwf w 然後再利用線...
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舉個例子先，你看一場nba比賽咋看？直接看直播不是 但是另外一種情況，我們還看這些東西，比如那些統計資料，得分，籃板，助攻，蓋帽啥的。其實這些統計資料相當於從另外一種方法詮釋了這場比賽。同理，對一個訊號，我們一般看到的僅僅是它的時域波形，但在很多情況下，僅僅瞭解時域波形不足以瞭解這個函式的全部資訊，...