fft后期处理-fft流程

本文目录一览：

• 1、Au打开FFT滤波器的教程
• 2、信号处理中FFT后的意义及常用处理方法
• 3、一组数据,用vb求fft,数据需要归一化吗
• 4、matlab里FFT变换后的幅度值为什么偏小?

Au打开FFT滤波器的教程

首先打开adobe audition软件。然后选择上方的“效果”，点击“滤波和均衡”，选择“FFT滤波器”，快捷健“F”。点击此处的“预设”，选择“电话-听筒”。点击“预览播放”即可。

首先在电脑中打开AU软件，点击左上方区域，将需要的音频导入。在弹出的导入文件窗口中，选择需要的音频素材，点击打开。点击软件左上角，将左侧导入的音频素材拖动，到右侧编辑区内。

找到“FFT Filter” （FFT 滤波器），双击它。 在弹框右下角“Presets” （预设效果）的菜单中，选“OnHold 400---4K” ，点 [OK] 进行第一次处理（模拟扬声器）。

信号处理中FFT后的意义及常用处理方法

FFT算法可以用于图像的频域分析和滤波，例如图像增强、边缘检测、图像压缩等。语音处理 FFT算法可以用于语音信号的频域分析和特征提取，例如声音信号的频谱分析、语音识别、语音合成等。

过滤的方法一般有三种：低通（Low-pass）、高通（High-pass）、带通（Band-pass）。高通滤波器是指通过高频的滤波器，衰减低频而通过高频，常用于增强尖锐的细节，但会导致图像的对比度会降低。

著名的卷积定理指出：傅里叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT）。

一组数据,用vb求fft,数据需要归一化吗

1、在MATLAB中，对一个信号进行FFT变换后得到的频率幅度谱的值一般是不进行归一化的。因此，得到的频率幅度谱的值通常会很小，这就需要我们进行一些处理才能得到更合适的结果。

2、归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用要好。

3、不同的机器学习算法，对数据有不同的要求，所以要针对不同的算法，对原始数据进行不同的转换。数据规范化 是常用的数据变化方法，包括归一化和标准化等：数据变换不一定能提高模型的准确度，但是会提高数据的可解释性。

4、归一法是一种简化计算的方式，有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。

5、平均数，首先得直方图应该归一化，也就是说所有矩形的面积之和为1，然后每个矩形的面积代表其底边中点横坐标的数的频率，那么面积乘以横坐标就相当于频率乘以横坐标，得到的当然是平均数。频率直方图中是没有样本数据的。

matlab里FFT变换后的幅度值为什么偏小?

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。

补零可以使FFT后的结果更平滑，可以反映出原信号的频谱。因为FFT前后的点数一样， 实际上补零的作用是增加了频域的显示分辨率。

***样频率fs代表，数据样本***集的频率，简而言之就是数据样本中两个连续数据之间的时间间隔为1/fs。

做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。比如***用128和***个点的相同频率的振幅有不同的表现值，但在同一幅图中，40Hz和15Hz的振动振幅值之比为1：4，与真实振幅0.5：1是一致的。

可以看看数字信号处理这类的书 ***设***样频率为Fs，信号频率F，***样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。

时域***样定理 频带为F的连续信号f（t）可用一系列离散的***样值f（t1），f（t1±Δt），f（t1±2Δt），...来表示，只要这些***样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各***样值完全恢复原来的信号f（t）。