【导读】在信号分析与处理中，FFT可以将时域信号转换至频域，以获得信号的频率结构、幅度、相位等信息。正确使用FFT功能可以帮助工程师快速定位干扰信号来源，进行故障定位和分析，本文将对此做重点分析。 什

设想如下情景：设计ADC的时候，忽然发现跑了一天的结果拿出来做FFT，之前的取点数量算错了！我晕！怎么办？也就再多一点点的时间就行了，难道要重新跑一天？生无可恋……设计PLL的时候，我也不知道loop

前言频谱分析是观察和测量信号幅度和信号失真的一种快速方法，其显示结果可以直观反映出输入信号的傅立叶变换的幅度。信号频域分析的测量范围极其宽广，超过140dB，这使得频谱分析仪成为适合现代通信和微波领域

最近在做一个有趣的小项目，其中有一小部分的内容的是使用FFT做音乐频谱显示。于是就有了下面这个音乐频谱显示的低成本方案，话不多说看看低成本MCU如何实现FFT音乐频谱显示吧。音频采集硬件电路音频采集的

蝶形运算，2点DFT运算称为蝶形运算，而整个FFT就是由若干级迭代的蝶形运算组成，而且这种算法采用塬位运算，故只需N个存储单元2. ∑∑（2）式（2）是FFT基4频域抽取算法的基本运算单元，一般称为蝶

项目背景及可行性分析1．项目名称、项目的主要内容及目前的进展情况项目名称：卫星导航系统基带伪码的频域快捕获；项目的主要内容：利用FPGA设计实现GNSS信号的频域快速捕获算法。目前的进展情况：拥有成熟

您可以通过周期性地收集大量的ADC输出转换采样来生成 FFT图。一般而言，ADC厂商们将一种单音、满量程模拟输入信号用于其产品说明书的典型性能曲线。您从这些转换获得数据，然后绘制出一幅与图1相似的图。

在直接序列扩频通信中，使用PN码与信号相乘将信号带宽扩展，这样如果仍然使用传统的接收机将无法恢复信号。所以在接收端，用于发射端扩展用的相同的伪随机序列对接收到的扩频信号进行相关处理，恢复出原来的信息。

本文讨论了一些重要的FFT特性，解释了如何利用这些特性设置FFT以实现高效的分析。快速傅里叶变换（FFT）是20世纪70年代微处理器进入商业设计时首次出现的。从昂贵的实验室型号到最便宜的业余型号，现在

快速傅里叶变换（FFT）作为计算和分析工具，在众多学科领域（如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等）有着广泛的应用。在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系

超高速快速傅里叶变换（FFT）内核是任何实时频谱监测系统的必要组成部分。随着各频段无线设备数量的迅速增长，系统必须相应加强对带宽的监测。因此，这些系统需要以更快的速度将时域转换为频域，这就要求进行更加

当你看到标题时，可能会问，FFT有什么好讨论的，难道ZDS2022示波器的FFT功能会有什么本质上的不同吗？我们不妨简单地回顾一下FFT中几个重要的参数和关系表达式。采样率：示波器的采样频率，用Fs表

对被噪声污染的正弦波信号进行频率估计是信号参数估计中的经典问题，目前国内外已提出不少方法。文献给出了在高斯白噪声中对正弦波信号频率进行最大似然估计算法，该算法能够达到卡拉美-罗限(CRB)，但计算量大

核磁共振（Nuclear MagneTIc Resonance，NMR）自从1946年首次观测以来已经成功地应用到物理、化学、生物和医学等诸多领域。与此同时，核磁共振仪器技术也得到了不断的发展，其中核

基于FFT算法的电力系统谐波检测装置，大多采用DSP芯片设计。DSP芯片是采用哈佛结构设计的一种CPU，运算能力很强，速度很快；但是其顺序执行的模式限制了其进行FFT运算的速度。而现场可编程逻辑门阵列

针对FFT算法基于FPGA实现可配置的IP核。采用基于流水线结构和快速并行算法实现了蝶形运算和4k点FFT的输入点数、数据位宽、分解基自由配置。使用Verilog语言编写，利用ModelSim仿真，由

许多应用都要求能够在频域内开展工作。本文将介绍如何处理FPGA设计中的频域问题。对许多工程师而言，在频域中开展工作不如在时域中开展工作那么自然，可能是因为频率与复杂的数学运算有关。但是要充分发挥赛灵思

学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些 *** 作来加深对信号的认识。1. 理解时域、频域、FFT傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。 尽管傅立叶变换是一个

摘 要： 如今FFT卷积广泛应用于数字信号处理，并且过去几年证实了异构多核可编程系统（HMPS）的发展。另外，HMPS已经成为DSP领域的主流趋势。因此，研究基于HMPS大点FFT卷积的高效地实现显得