fft点和向量中fft之间的差异

Question

给定X长度向量，和L之间有什么区别？fft(X)fft(X,L)

这是否意味着我们在使用时取了ffton L点，fft(X)而在进行fft向量取L时fft(X,L)呢？

Answer 1

根据有关文档fft：

Y = fft(X)X使用快速傅立叶变换（FFT）算法计算离散傅立叶变换（DFT）。

如果X是向量，则fft(X)返回向量的傅立叶变换。

Y = fft(X,n)返回n-point DFT。如果未指定任何值，Y则与的大小相同X。

如果X是向量且长度X小于n，则X用尾随零填充长度n。

如果X是向量并且长度X大于n，则X截短为长度n。

这意味着，如果您有一个X长度为矢量的向量L，fft(X)并且fft(X,L)是等效的。

当您致电时，有趣的地方来fft(X,n)了n~=L。

• 如果n<L您的输入向量X将被删节，即您将使用较少的测量值并获得较短的傅立叶序列。
• 如果n=L; 以上讨论
• 如果n>L向量X是零填充的：（ X = [X zeros(L-n,1)]对于行向量X）。这将在频域中进行插值。从文档底部的公式中最容易看出这一点：

如果增加n，向量将更长Y。但是，由于您填充了零，而不是信号的延续，因此它的傅立叶变换将是 频率之间的插值。通常情况下，你不得不频率按以下给出W(n)您的采样频率运行，f_s一路攀升到f_n = Nyquist/2在L步骤，即尽可能多的数据点，您有：linspace(F_s,f_n,L)。当零填充将更多点放入同一空间时，您正在做什么：linspace(F_s,f_n,n)，而无需添加信息。