幅度 FFT

使用周期图法执行非参数频谱估计。

类型: SubSystem

图书馆中的路径:

/Signal Operations/Transforms/Magnitude FFT

说明

幅度 FFT 程序块对输入信号进行傅立叶变换 (FFT)，并计算每个频谱分量的幅度（模量）。

端口

输入

# 输入 — 输入信号
vector | matrix

Details

以大小为至的矢量或矩阵的形式指定块的输入信号。

程序块将输入信号视为一个 by 的矩阵，即来自独立通道的连续时间采样。

幅度 FFT* 程序块支持实数和复数浮点输入信号。

数据类型	Float16`，Float32`，Float64`，Int8`，Int16`，Int32`，Int64`，UInt8`，UInt16`，UInt32`，UInt64`。
复数支持	有

输出

# 输出 — 快速傅立叶变换 (FFT) 输出值
矩阵

Details

以向量或矩阵形式返回的 FFT 输出值。

该模块为独立信道中的每个信道计算单独的估计值，并生成至输出矩阵。输出矩阵的每一列都包含范围内等间隔频率点上相应输入列的功率谱密度估计值，，其中代表信号的采样频率。

如果 Output 参数设置为 "幅度平方"，则输入信号的块输出作为矩阵与输入是等价的：

y = abs(fft(u,nfft)).^2 % M ≤ nfft

如果 Output 参数设置为 "幅度平方"，则输入信号的块输出等效：

y = abs(fft(u,nfft))      % M ≤ nfft

如果，则程序块将输入信号卷积到，然后使用上述公式之一计算 FFT：

y(:,k) = datawrap(u(:,k),nfft)  % 1 ≤ k ≤ N

如果，程序块还可以执行输入截断：

y(:,k) = abs(fft(u,nfft))   % 1 ≤ k ≤ N

数据类型	Float16`，Float32`，Float64`，Int8`，Int16`，Int32`，Int64`，UInt8`，UInt16`，UInt32`，UInt64`。
复数支持	无

参数

Parameters

# 输出 — 输出类型
Magnitude squared | Magnitude

Details

指定该模块是计算输入信号幅度的 FFT 还是幅度平方的 FFT。有关此设置如何计算输出信号的详情，请参阅 Output 端口说明。

值	`Magnitude squared` \| `Magnitude`
默认值	`Magnitude squared`
程序使用名称	`Output`
可调谐	无
可计算	是

# FFT 实现 — FFT 实现
Radix-2 | FFTW

Details

FFT 实现：

FFTW - 支持任意长度的输入信号。
Radix-2 - 实现定点或浮点数据的位处理。尺寸为至的输入矩阵的维数必须等于 2 的幂次。要处理其他输入维数，请使用垫块将这些维数平整或截断为 2 的程度，或者，如果可能的话，选择 FFTW 实现。

值	`Radix-2` \| `FFTW`
默认值	`Radix-2`
程序使用名称	`FFTImplementation`
可调谐	无
可计算	是

# 从输入维数继承 FFT 长度 — 从输入维度继承 FFT 长度

Details

选择此复选框可从输入尺寸继承 FFT 长度。选中此复选框时，输入长度必须等于 2 的幂次。

如果未选择此复选框，则 FFT 长度 参数可用来指定 FFT 长度。

默认值	`false (关掉)`
程序使用名称	`InheritFFTLength`
可调谐	无
可计算	是

# FFT 长度 — FFT 长度

Details

输入将在其上执行 FFT 的数据点数。如果大于输入帧大小，程序块将根据需要在每帧中填充零。如果小于输入帧大小，程序块将根据需要对每一帧执行卷积。

如果*FFT 实现*参数设置为 "Radix-2"，则*FFT 长度*值必须等于阶数 2。

依赖关系

要使用此参数，请取消选中 从输入维度继承 FFT 长度。

默认值	`256`
程序使用名称	`FFTLength`
可调谐	无
可计算	是

# 当 FFT 长度小于输入长度时，卷绕输入数据 — 选择是卷积还是截断输入信号

Details

根据 FFT 长度 设置选择输入信号卷积或截断。

如果选中该复选框，且 FFT 长度*短于输入数据的长度，则在进行 FFT 操作前对数据进行卷积取模。如果未选中该复选框，程序块会在执行 FFT 之前将输入信号截断至 *FFT 长度。

默认值	`true (已开启)`
程序使用名称	`WrapInput`
可调谐	无
可计算	是

文学

外联部 (https://www.fftw.org)
Frigo, M. and S. G. Johnson, "FFTW: An Adaptive Software Architecture for the FFT, "Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol.3, 1998, pp.
Oppenheim, A. V. and R. W. Schafer.Discrete-Time Signal Processing. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1989.
Orfanidis, S. J. Introduction to Signal Processing.Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1995.
Proakis, J. and D. Manolakis.数字信号处理》。3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1996.