一个实现FFT算法例程代码

资 源 简 介

一个实现FFT算法例程代码

详 情 说 明

FFT算法实现与信号处理应用解析

在毕业设计中实现FFT（快速傅里叶变换）算法通常涉及多领域信号处理需求。核心逻辑可分为三个层次：

加权加速度计算 通过FFT将时域振动信号转换至频域后，可依据ISO 2631等标准对特定频段进行权重计算。关键点在于设计频域加权滤波器，突出人体敏感频率成分（如4-8Hz垂直振动），再通过逆变换恢复加权后的时域信号。

信号解耦与重构 对于多分量耦合信号（如机械振动中的多源激励），可利用FFT的频域稀疏性实现解耦： 识别频谱峰值对应的主频成分 通过带通滤波分离各分量信号 分别逆变换后获得解耦的时域波形

时延估计优化方案 针对传统EMD（经验模态分解）的端点效应和模态混叠问题，可结合广义互相关函数（GCC）： 对两帧图像像素信号做FFT互功率谱 引入PHAT加权函数抑制频域噪声 通过峰值检测获取亚像素级位移时延

两帧图像分析时，建议将RGB通道转为亮度信号后处理，通过相位差谱计算像素位移矢量，这种方法比直接时域互相关运算具有更高的抗噪性能。

（注：实际实现需注意窗函数选择、零填充策略等细节以确保频域分辨率满足需求）