FFT实质上是对信号的一种滤波，也就是按频率进行分解
如果信号的频谱不复杂的话，其频域的幅度与原时域的幅度应当是比较接近或一样的
但是信号的频谱多是复杂信号，频域的幅值总是小于或等于原时域信号幅值的
典型的：周期方波的傅立叶变换后，得到以基波f0的1、3、5......直到无穷的奇次谐波，其f0的最大值等同方波的幅值，f3为1/3（OR1/2？？？），幅度依频率的递增而递减
FFT后频域的幅度与原时域信号幅度究竟有怎样的关系?
FFT实质上是对信号的一种滤波，也就是按频率进行分解 如果信号的频谱不复杂的话，其频域的幅度与原时域的幅度应当是比较接近或一样的 但是信号的频谱多是复杂信号，频域的幅值总是小于或等于原时域信号幅值的 典型的：周期方波的傅立叶变换后，得到以基波f0的1、3、5...直到无穷的奇次谐波，其f0的...
MATLAB FFT变换后幅值不对
第二个因素不是回答这个问题的，但往往初次使用matlab的FFT（）函数会人为的设置参加的运算点数，这个点数设置的过大比如刚好比信号离散点数大了一倍，那么最后的频谱幅值刚好为理论的一半，特别要注意这个问题。
FFT将信号从时域转化成频域后,横坐标频率怎么确定
首先应弄清楚概念，横坐标就是频域。数据采集率是250Hz，知道FFT计算时是多少个点，如果是256点FFT，则计算后的数组的前128个点就是结果，后128个是对称的。前128个点就对应0～250hz，每250\/128= 1.95hz 一个点，哪个点上幅值比较高，即为被采集量含有那个点对应的频率信号。
为什么FFT变换后的幅值感觉不对? 请看一下问题出在哪里(matlab环境...
没有啥问题，对于FFT来说，从转换的公式可以看出，频域上的值是时域上的值乘了一个相位后再求和，那么不同相位可能同向，也可能反向，最后的结果肯定不是时域数值的简单叠加，因为它考虑了方向的问题。所以其幅度是会出现比时域的平均幅度小的情况。
matlab傅里叶变换问题
但这在实际应用中并不容易，主要是多个频率成分的叠加你就很难分开了，合在一起的信号在时域又没有一点频域的信息，你要频域信息就得做fft，而做完fft又没有时域信息，你就没法比较一个实际信号的时域幅值和频域幅值的关系了。多是用频域的幅值倒推时域的幅值，而且这时域幅值还没法和原始信号对应验证...
频域和时域的关系
例如，Keysight oscilloscopes的强大FFT功能，如54600系列，能够揭示信号在不同频率的分布，这对于噪声识别和设计验证至关重要。时域则像是电影的慢动作镜头，清晰地展示信号随时间的动态变化，包括幅度、频率和相位，虽然直观，但在判断频率特性时可能会显得力不从心。然而，对于非线性或带宽受限的信号，频域...
信号的是时域转换为频域
因为有些运算在频域计算更容易实现，比如卷积，而卷积又是信号滤波、相关运算的基础。特别是当FFT出现后，通过将时域信号变换到频域可以大大的减少运算量。个人感觉有些信号在频域看更直观，幅频和相频特性结合起来看。时域和频域是表征信号的两种方法，二者在反映信号特性上是等价的，只是角度不同。参数一...
FFT变换的问题
1）请检查做FFT的点数是不是超过了原始数据的点数；原始数据中是不是有nan；如果找不到问题可以先试试fft(X),看看结果对不对。2）“如何由时域变为频率”看您这句话不像是学过信号与系统或者DSP的样子。不过看在您提到了香农的份上可以稍微解释下：采样定理：为了保证抽样后频域无混叠，要求采样...
MATLAB 傅里叶变换怎么理解 下面代码最终计算怎样能够看出频率_百度...
时域的信号长度，决定频域的采样间隔，它们成导数关系 时域中信号有N点，每点间隔dt，所以时域信号长度为N*dt 那么频谱每点的间隔就是1\/(N*dt)傅立叶变换结果和原来信号有相同的点数，所以m=N 又第一点一定对应0频率，所以 频域信号的很坐标就是(0:m-1)\/(N*dt)这句就是根据这个很坐标和频谱...
傅立叶变换后的纵坐标单位是什么?
频域的单位为v*s。以能量信号为例，如果对时域信号求平方再对时间积分，就是信号能量。再有帕斯瓦尔定理可得信号频域的平方对频率积分也等于能量。信号频域的平方单位为(v*s)^2，对频域积分后单位为v^2*s，假设是作用于单位电阻，那么v^2*s就是指能量。这从量纲角度是符合帕斯瓦尔定理的 ...
