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MATLAB实现 利用FFT和IFFT计算线性卷积
一、实验目的 1.学习用 FFT和IFFT计算线性卷积的方法。 2.编制 IFFT程序。 3.实现用 FFT 程序计算线性卷积。 给定 x(n) = nR16 (n), h(n) = R8 (n) ，用 FFT 和 IFFT 分别求线性卷积和混叠结果输出，并画出相应图形。 参考流程图： 四、实验报告及要求 1. *hk; y2=ifft(yk); y2=abs(y2); subplot(313),stem(n,y2,'.'); text(18,3,'用FFT进行卷积'); n1=0:15; x1=n1; n2 *xk2; y2=ifft(yk); y2=abs(y2); subplot(4,2,(L-5)/3),stem(n,y2,'.'); title('用FFT进行卷积'); end
2.6K21编辑于 2022-07-20 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
GNU Radio创建FFT、IFFT C++ OOT块
FFT 模块使用起来不是很方便，这个模块要求输入和输出数据长度预先设定，且一旦设定后就要求前后的 block 与其具有相同长度的输入输出，并不满足我目前的需求，因此需要有必要重新自己做一个 FFT 和 IFFT 一、GNU Radio官方FFT弊端 举一个简单的例子，我目前想要将正弦波信号源产生的信号连接 Throttle 限流器，再经过 FFT 和 IFFT，然后将信号送给示波器进行显示。 ，最后喂给示波器显示，分别在接 FFT 和 IFFT 块前后分别放置示波器及频谱仪，观察是否一致。 2、运行结果 ①、时域波形对比 ②、频谱图对比 从上图可以看出，无论是时域图还是频域图，原始信号和经过 FFT 及 IFFT 信号一模一样，即原始信号经过 FFT 及 IFFT后可以复原，也可以证明我们所做的 FFT OOT 成功了 四、资源自取 链接：GNU Radio创建FFT、IFFT C++ OOT块
86310编辑于 2024-05-05 - 来自专栏云深之无迹
频域分片采样，ifft重构后，子带交叠部分是否会有失真？
有人问：频域分片采样，ifft重构后，子带交叠部分是否会有失真？ 每个子带 经过带通滤波后，被分别下变频到基带： 再各自以较低采样率 采样；最后在数字域中，通过上变频 + 拼接 + IFFT（或 IDFT 合成）重构回去。 （含 group delay）； 则在 IFFT 拼接后： 不会有任何失真。 （3）FFT/IFFT 网格不匹配或带宽边界对齐误差 如果分片不是在 FFT 网格上整齐切割（例如频率分辨率 Δf 不对齐），则 IFFT 时每个子带对应的 bin 不连续，出现频谱泄漏 → 时域失真； “两个频域子带有 10% 过渡带交叠时，IFFT 重构的时域波形与理想波形对比（含幅度失真与相位畸变）” 绘制出：频域拼接前后幅度响应；IFFT 后时域波形差异；幅度误差随交叠比例变化曲线。
17410编辑于 2026-01-07 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
GNU Radio FFT模块窗函数对比
对 FFT 模块和 IFFT 模块均做如下修改： window.rectangular(fft_len) 运行结果如下： ①、时域对比： 使用矩形窗后，原信号经过 FFT 和 IFFT 可以复原原信号 对 FFT 模块和 IFFT 模块均做如下修改： window.hamming(fft_len) 运行结果如下： ①、时域对比： 使用汉明窗后，原信号经过 FFT 和 IFFT 不可以复原原信号 对 FFT 模块和 IFFT 模块均做如下修改： window.hann(fft_len) 运行结果如下： ①、时域对比： 使用汉宁窗后，原信号经过 FFT 和 IFFT 不可以复原原信号。 对 FFT 模块和 IFFT 模块均做如下修改： window.blackman(fft_len) 运行结果如下： ①、时域对比： 使用黑曼窗后，原信号经过 FFT 和 IFFT 不可以复原原信号 对 FFT 模块和 IFFT 模块均做如下修改： window.kaiser(fft_len, 7) 运行结果如下： ①、时域对比： 使用凯泽窗后，原信号经过 FFT 和 IFFT 不可以复原原信号
1.2K10编辑于 2024-05-09 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
减小PAPR——DFT扩频
otherwise fft_sym = mod_sym; % 没有过采样，没有 DFT 扩频 end ifft_sym = ifft(fft_sym,N); % 做 N 点 IFFT if nargin>7, ifft_sym = zero_insertion (ifft_sym,Nos); end if nargin>6, ifft_sym = conv(ifft_sym,psf); end sym_pow = ifft_sym. *conj(ifft_sym); % 测量符号功率 PAPRs(iter) = max(sym_pow)/mean(sym_pow);
40410编辑于 2023-12-27 - 来自专栏全栈程序员必看
OFDM调制matlab仿真详细代码
===OFDM仿真参数说明：================ % % 子载波数 carrier_count ---200 % 总符号数 symbol_count ---100 % IFFT 长度 ifft_length ---512 % 循环前缀 CP_length ---512/4=128 % 循环后缀 CS_length ---20 % 升余弦窗系数 20 50] % ====================仿真过程======================= % 产生0-1随机序列 => 串并转换 => 映射 => 取共轭、过采样 % => IFFT =========================== % =================串并转换========================== ifft_position = zeros(ifft_length = ifft(ifft_position,ifft_length); figure('position',[0 400 400 400],'menubar','none'); subplot(3,1,1
1.4K30编辑于 2022-09-05 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Matlab实现快速傅里叶逆变换
---- 语法 X = ifft(Y) X = ifft(Y,n) X = ifft(Y,n,dim) X = ifft(___,symflag) ---- 说明 X = ifft(Y) 使用快速傅里叶变换算法计算 如果 Y 是向量，则 ifft(Y) 返回该向量的逆变换。 如果Y 是矩阵，则 ifft(Y) 返回该矩阵每一列的逆变换。 如果 Y 是多维数组，则 ifft(Y) 将大小不等于 1 的第一个维度上的值视为向量，并返回每个向量的逆变换。 X = ifft(Y,n) 通过用尾随零填充 Y 以达到长度 n，返回 Y 的 n 点傅里叶逆变换。 X = ifft(Y,n,dim) 返回沿维度 dim 的傅里叶逆变换。 例如，如果 Y 是矩阵，则 ifft(Y,n,2) 返回每一行的 n 点逆变换。 X = ifft(___,symflag) 指定 Y 的对称性。
1.5K10编辑于 2022-07-27 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32F429的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）
mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应） 本章主要讲解fft，ifft和fftshift在matlab上的实现。 28.3 Matlab的IFFT函数 28.3.1 函数语法 y = ifft(X) y = ifft(X,n) y = ifft(X,[],dim) y = ifft(X,n,dim) y = ifft (..., 'symmetric') y = ifft(..., 'nonsymmetric') 28.3.2 函数描述 y = ifft(X) 此函数用于返回向量X的离散傅立叶变换（DFT）逆变换结果 y = ifft(X,n) 此函数用于返回n点的IDFT。 y = ifft(X,[],dim) y = ifft(X,n,dim) 上面两个函数用于实现指定维度的IFFT运算。 28.3.3 IFFT实例 下面我们对信号：0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t)求FFT和IFFT，并绘制原始信号和转换后的信号。
1.3K20发布于 2021-04-30 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32H7的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）
mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应） 本章主要讲解fft，ifft和fftshift在matlab上的实现。 28.3 Matlab的IFFT函数 28.3.1 函数语法 y = ifft(X) y = ifft(X,n) y = ifft(X,[],dim) y = ifft(X,n,dim) y = ifft (..., 'symmetric') y = ifft(..., 'nonsymmetric') 28.3.2 函数描述 y = ifft(X) 此函数用于返回向量X的离散傅立叶变换（DFT）逆变换结果 y = ifft(X,n) 此函数用于返回n点的IDFT。 y = ifft(X,[],dim) y = ifft(X,n,dim) 上面两个函数用于实现指定维度的IFFT运算。 28.3.3 IFFT实例 下面我们对信号：0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t)求FFT和IFFT，并绘制原始信号和转换后的信号。
1.8K40发布于 2021-04-30 - 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
信号时域和频域相关原理
得到互相关，fftshift完成频谱搬移 % r0 = ifft( FA . *conj(FB), N); r0 = fftshift(ifft( FA . zc_ifft = ifft(zc_fft_conj_product); % 步骤 6: 绘制IFFT的时域图 subplot(2,1,2); plot(0:N-1, real(zc_ifft), .* conj(X); % 步骤 5: 对结果进行IFFT y = ifft(Y); % 步骤 6: 绘制IFFT的时域图 subplot(2,1,2); % 分为两行一列，这是第二幅图 plot( IFFT的作用：IFFT（逆傅立叶变换）的目的是将频域的数据转换回时域。当你对一个只包含幅度信息的频域信号（没有相位信息）进行IFFT时，理论上你应该得到一个能量集中在零点的脉冲信号。
2.2K11编辑于 2024-05-10 - 来自专栏全栈程序员必看
C# 实现 FFT 正反变换 和 频域滤波
频域滤波的基本原理是： 1、 对输入序列进行FFT 2、 得到的频谱乘以一个权函数（滤波器，系统的传递函数） 3、 得到的结果进行IFFT 4、 如果是实数运算的话用Cmp2Mdl方法转为实数 代码如下 input.Length; i++) { output[i] = new Complex(input[i]); } ///返回FFT或IFFT ; i < half; i++) { evens[i] = input[2 * i]; } ///求偶数点FFT或IFFT < half; i++) { odds[i] = input[2 * i + 1]; } ///求偶数点FFT或IFFT ; i < N; i++) { fData[i] = Hd[i] * fData[i]; } ///滤波后数据计算IFFT
1.4K20编辑于 2022-07-04 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32F407的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）
mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应） 本章主要讲解fft，ifft和fftshift在matlab上的实现。 28.3 Matlab的IFFT函数 28.3.1 函数语法 y = ifft(X) y = ifft(X,n) y = ifft(X,[],dim) y = ifft(X,n,dim) y = ifft(..., 'symmetric') y = ifft(..., 'nonsymmetric') 28.3.2 函数描述 y = ifft(X) 此函数用于返回向量X的离散傅立叶变换 y = ifft(X,n) 此函数用于返回n点的IDFT。 y = ifft(X,[ ],dim) y = ifft(X,n,dim) 上面两个函数用于实现指定维度的IFFT运算。 28.3.3 IFFT实例 下面我们对信号：0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t)求FFT和IFFT，并绘制原始信号和转换后的信号。
3K30发布于 2021-04-30 - 来自专栏信数据得永生
NumPy Essentials 带注释源码 六、NumPy 中的傅里叶分析
(2j * np.pi * k * m / n) x2 = np.dot(y, M2) / n np.allclose(x, x2) # True np.allclose(x, np.fft.ifft np.concatenate((b, fft_shift, b), axis = 0) fft_shift = np.concatenate((c, fft_shift, c), axis = 1) # 然后再转换回去 ifft = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fft_shift)) ifft.shape # (633L, 1321L) ifft = np.real(ifft) plt.imshow (ifft, cmap = plt.get_cmap('gray')) # <matplotlib.image.AxesImage at 0xf9a0f98> plt.show() ?
1.1K30发布于 2019-02-15 基于离散傅里叶变换和逆离散傅里叶变换的OFDM信号生成和恢复
代码的主要目的是生成一个16-QAM调制的OFDM信号，并验证通过DFT和IDFT（或IFFT）处理后的信号是否能够正确恢复原始信号。代码解析1. **IFFT（逆快速傅里叶变换）**xn1=ifft(X,N)\*sqrt(N);使用MATLAB内置的 ifft 函数计算IFFT，结果乘以 (\sqrt{N}) 以匹配DFT的缩放。6. 信号对比**plot([0:T],real(xt),'r',[0:T/N:T-T/N],xn,'.b',[0:T/N:T-T/N],xn1,'og'),gridlegend('连续信号','采样信号','IFFT 通过DFT将采样信号 xn 和IFFT信号 xn1 转换回频域，并验证恢复的信号是否与原始信号一致。结果分析e 是连续信号 xt 和采样信号 xn 之间的误差。 总结这段代码通过生成16-QAM调制的OFDM信号，并通过IDFT、DFT和IFFT验证信号的恢复，展示了OFDM信号处理的基本原理。通过对比不同方法生成的信号，可以验证信号处理的准确性和一致性。
31710编辑于 2025-06-11- 来自专栏Gnep's_Technology_Blog
OFDM——PAPR减小
仿真结果 3、时域 OFDM 信号和幅度分布 ①、MATLAB 源码 ②、仿真结果 4、Chu 序列和 IEEE802.16e 前导的 PAPR ①、MATLAB 源码 ②、仿真结果 1) Chu 序列经 IFFT (X,N)*sqN; % 对 X 执行逆快速傅里叶变换（IFFT），并乘以 sqN 进行能量归一化 CFx(k) = PAPR(x(k,:)); % 计算时域信号 x 的峰均比（PAPR 根据索引i和NNos的值，使用ifft函数生成不同的输入序列x。 for i = 1:N if i<=N/2, x = ifft([zeros(1,i-1) X(i) zeros(1,NNos-i+1)],NNos); else x = ifft([zeros *i)); [x,time] = IFFT_oversampling(X,N); PAPRdB = PAPR(x); [x_os,time_os] = IFFT_oversampling(X,N,L);
1.1K11编辑于 2023-12-29 - 来自专栏全栈程序员必看
LTE以及OFDM中sample rate, fft size, channel bw, subcarrier, number of sample等概念的理解
5) what is FFT /IFFT/DFT/IDFT size mean/signify ? The subcarriers generated by IFFT operation should be integral multiples . Rest are zero padded. 5) what is FFT /IFFT/DFT/IDFT size mean/signify ? >> IFFT size means number of sine waves the IFFT takes as input to construct the time domain signal. In case of 20 MHz the IFFT size is 2048 that means 2048 sub-carriers are used to construct the time domain
1.1K30编辑于 2022-11-03 - 来自专栏Python小屋
Python使用numpy滤除图像中的低频信号
import numpy as np from PIL import Image from numpy.fft import fft, ifft def filterImage(srcImage): fft(srcArray) result = np.where(np.absolute(result)<9e3, 0, result) # 傅里叶反变换，保留实部 result = ifft
2.1K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏脑机接口
脑电信号滤波方式汇总
= butter(2,Wn);%4阶IIR滤波器 result = filtfilt(k,l,fp_data); tmp = fft(result); fp1_Delta= ifft = butter(2,Wn);%4阶IIR滤波器 result = filtfilt(k,l,fp_data); tmp = fft(result); fp1_Delta= ifft = butter(2,Wn);%4阶IIR滤波器 result = filtfilt(k,l,fp_data); tmp = fft(result); fp1_Delta= ifft = butter(2,Wn);%4阶IIR滤波器 result = filtfilt(k,l,fp_data); tmp = fft(result); fp1_Delta= ifft = butter(2,Wn);%4阶IIR滤波器 result = filtfilt(k,l,fp_data); tmp = fft(result); fp1_Delta= ifft
1.1K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
显示图像“img1.jpeg”和“img2.jpeg”的相位角和频谱。
imgt1); spectrum2 = abs(imgt2); phase1 = angle(imgt1); phase2 = angle(imgt2); img1_using_spectrum = ifft2 (spectrum1); img1_using_phase = ifft2(exp(1i. *phase1)); img1_spectrum_img2_phase = ifft2(spectrum1 .* exp(1i. *phase2)); img2_spectrum_img1_phase = ifft2(spectrum2 .* exp(1i.
70710编辑于 2022-05-28 - 来自专栏全栈程序员必看
信号处理之父_信息与信号处理
一、DFT之前言部分 由于matlab已提供了内部函数来计算DFT、IDFT,我们只需要会调用fft、ifft函数就行； 二、函数说明： fft(x)：计算N点的DFT。 ifft(X):计算N点的IDFT。N是序列x的长度，即N=length（X）。 ifft(X,L):计算L点的IDFT。
69010编辑于 2022-09-20
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