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예제: 정방향 변환 dft
dft 함수를 사용하여 표본 간의 시간이나 공간이 일정한 임의 크기의 실수 또는 복소 값 벡터나 행렬의 복소수 푸리에 변환을 구합니다.
1D 복소수 싸인 데이터
표본 간격 TN개 데이터 점으로 이루어진 시뮬레이션된 복소수 데이터 집합을 생성합니다.
1. 데이터 점 수를 정의합니다.
2. 표본을 수집할 시간 T를 정의합니다.
3. 각주파수를 설정합니다.
4. exp 함수를 사용하여 지수 함수를 정의합니다.
5. ReIm 함수를 사용하여 실수부와 허수부를 추출하고 시간의 함수로 도표화합니다.
6. dft 함수를 적용하여 데이터를 주파수 영역으로 변환합니다.
7. D의 절대값을 새 배열에 수집합니다.
8. 변환된 벡터에서 n번째 항목에 대한 주파수와 표본 주파수를 정의합니다.
9. matchmax 함수를 사용하여 최대 주파수와 변환된 신호 내에서 해당하는 주파수를 구합니다.
10. 변환된 벡터를 도표화하고 세로 및 가로 마커를 사용하여 진폭이 최대값이 되는 주파수를 표시합니다.
주파수 영역 표본의 앞쪽 절반은 음의 주파수를 나타냅니다.
이 복소수 신호에는 음의 주파수 콘텐츠가 없습니다.
추가 정보
실수 데이터 벡터 v에서 일반적으로 벡터 dft(v)는 복소수이며 중간 값을 중심으로 공액 대칭입니다. 실수 행렬의 경우 결과의 각 열이 공액 대칭입니다.
정방 배열 입력 A의 경우 dft(A)가 대칭입니다.
나이퀴스트 샘플링 이론에 따르면 샘플링 주파수가 푸리에 변환으로 해석하려는 가장 높은 주파수보다 2배 이상 높아야 합니다.
데이터 점의 수가 큰 소수 값인 경우 빠른 푸리에 변환에 사용되는 소인수 알고리즘의 속도가 저하됩니다. 이러한 문제는 잘 발생하지 않지만 매우 큰 소인수의 데이터 점을 사용하는 경우 이 점을 주의해야 합니다.
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