ifft变换 ifft函数

“DFT、IDFT、FFT、IFFT”各是什么？

两者的应用都是将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号，分析完成后进行傅里叶反变换即得到原始的时域(2)当X是一个矩阵时，返回一个矩阵并送Y，其列(行)是对X的列(行)的离散傅立叶变换。信号。

DFT，即可测试性设计（Design for Testability, DFT）是一种集成电路设计技术，它将一些特殊结构在设计阶段植入电路，以便设计完成后进行测试。电路测试有时并不容易，这是因为电路的许多内部节点信号在外部难以控制和观测。通过添加可测试性设计结构，例如扫描链等，内部信号可以暴露给电路外部。总之，在设计阶段添加这些结构虽然增加了电路的复杂程度，看似增加了成本，但是往往能够在测试阶段节约更多的时间和金钱。

ifft变换 ifft函数

IDFT就是Inverse Discrete Fourier Transform 离散傅里叶逆变换。FFT就是Fast Fourier Transform 快速傅里叶变换。

两者的异同是：我们知道在数学上用级数来无限逼进某个函数，以便简化计算过程而又不致使误过大，这样工程上才能应用，否则一些数学模型是无法实现快速求解的。

IDFT：对于有限长的序列我们可以使用离散傅立叶变换，IDFT是对序列傅立叶变换的等距采样。

FFT：并不是与IDFT不相同的另一种变换（即原理是一样的），而是为了减少IDFT运算次数的一种快速算法。它是对IDFT变换式进行一次次的分解，使其成为若干小点数IDFT的组合，从而减小运算量。常用的FFT是以2为基数，它的运算效率高，程序比较简单，使用也十分地方便。

IFFT——Inverse Fast Fourier Transform 快速傅里叶逆变换。

快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。

MATLAB-FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相拼响应）

定义如下：

Y = fft(X,n,dim)

（2）函数的定义

Y = fft(X)

用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。

·如果 X 是一个数组，则 fft(X) 将尺寸大小不等于 1 的个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。

比如一个矩阵是2 1，那么个尺寸不为1的维就是行（尺寸为2）。

X是 1 2 3表示个尺寸不为1的维就是列（尺寸为2）。

返回 n 点 DFT。如果未指定任何值，则 Y 的大小与 X 相同。

·如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。

·如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。

·如果 X 为数组，则大小不等于 1 的个数组维度的处理与在向量情况下相同。

Y·如果 X 是矩阵，则 fft(X) 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。 = fft(X, n, dim)

返回沿维度 dim 的傅里叶变换。例如，如果 X 是矩阵，则 fft(X,n,2) 返回每行的 n 点傅里叶变换。

OFDM通信，发射端IFFT变换后是复数，如何再进行载波调制

Y = fft(x)

一般而言，在载波调制之前与并串转换之后需要实现数模转换，也即将DSP芯片处理得到的数字化OFDM数据转换为模拟OFDM信号。由于IFFT输出为复数数据，因此需要两个DAC同时转换其实部与虚部数据，然后经IQ调制得到上变频后的实数RF信号。值得注意的是，IQ调制也可以在数字域实现后，那么在数模转换时只需要1个DAC便可实现直接上变频。除此之外，还一种方法就是使得IFFT输出实数数据，做到这一点，只需要对IFFT输入数据进行约束，满足Hermitian对称。但这种方式使得系统的频谱利用率降低。由于其简单的系统例如当X是一个二维矩阵时，dim=1时表示的是行ifft，dim=2是表示列的ifft。结构以及低成本，目前在光纤通信系统中的研究较多。

简单的傅立叶变换问题

X为维数5 62的话，个尺寸不为1的维就是行（尺寸为5）。

题你看，1/(8+jw)^2 就是两个1/(8+jw)相乘，那么他的逆变换就是两个1/(8+jw)的逆变换的卷积。1/(8+jw)的逆变换是一个单位阶跃的简单时移，卷积你自己去算

第·如果 X 是向量，则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。二题更简单，ε(w+w1)-ε(w-w1)直接积分就行了，用傅里叶变换的定义也能算，是一个简单的，对城中心在原点的正弦函数乘以一个虚单位j。

matlab中 ifft用法

Y = fft(X, n)

matlab的FFT函数；相关语法：；Y=fft(X)；Y=fft(X,n)；Y=fft(X,[],dim)；Y=fft(X,n,dim)；定义如下：；相关的一个例子：；Fs=1000;%采样频率；T=1/Fs;%采样时间；L=1000;%总的采样点数；t=(0:L-1)T;%时间序列（时间轴）；%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一；y=x+2

matlab的FFT函数

相关语法：

Y=fft(plot(Fst(1:50),y(1:50))%画出前50个点X)

Y=fft(X,n)

Y=fft(X,[],dim)

Y=fft(X,n,dim)

相关的一个例子：

Fs=1000;%采样频率

T=1/Fs;%采样时间

L=1000;%总的采样点数

t=(0:L-1)T;%时间序列（时间轴）

%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号x=0.7sin(2pi50t)+sin(2pi120t);

y=x+2randn(size(t));%混入噪声信号

title('SignalCorruptedwithZero-MeanRandomNoise')

xlabel('time(milliseconds)')

NFFT=2^nextpow2(L);%求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024

Y=fft(y,NFFT)/L;%进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面看出原始信号幅值）f=Fs/2linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)

%画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.

plot(f,2abs(Y(1:NFFT/2+1)))

title('Single-SidedAmplitudeSpectrumofy(t)')

xlabel('Frequency(Hz)')

ylabel('|Y(f)|')

matlab中IFFT函数的用法

1MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：

Y=fft(X,n,dim)

(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立Y = fft(x) 和 y = ifft(X)分别用于实现正变换和逆变换，公式描述如下：叶变换。

2离散傅立叶变换的逆变换

MATLAB中，对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：

Y=ifY = fft(X,n)ft(X,n,dim)

函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。

matlab中IFFT函数的用法

一、Matlab的FFT函数

Y=ifft(SLM,[],1)和Y=ifft(SLM,128)才是一样的。

种用法：

ifft(SLM,[],dim)中的dim表示维度，1表示列，2表示行。第二个参数为[]表示点数与原矩阵每列元素数。如果是 ifft(SLM,N,1) 则表示列ifft的点数为N。

第二种用法ifft(SLM,128)对于矩阵，仅对列进行ifft

1 MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：

Y=fft(X,n,dim)

(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立叶变换。

2 离散傅立叶变换的逆变换

MATLAB中，对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：

Y=ifft(X,n,dim)

函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。

matlab的FFT函数；相关语法：；Y=fft(X)；Y=fft(X,n)；Y=fft(X,[],dim)；Y=fft(X,n,dim)；定义如下：；相关的一个例子：；Fs=1000;%采样频率；T=1/Fs;%采样时间；L=1000;%总的采样点数；t=(0:L-1)T;%时间序列（时间轴）；%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一；y=x+2

matlab的FFT函数

相关语法：

Y=fft(X)

Y=fft(X,n)

Y=fft(X,[],dim)

Y=fft(X,n,dim)

相（3）函数描述关的一个例子：

Fs=1000;%采样频率

T=1/Fs;%采样时间

L=1000;%总的采样点数

t=(0:L-1)T;%时间序列（时间轴）

%产生一个幅值为0.7频率为50HZ正弦+另外一个信号的幅值为1频率为120Hz的正弦信号x=0.7sin(2pi50t)+sin(2pi120t);

y=x+2randn(size(t));%混入噪声信号

title('SignalCorruptedwithZero-MeanRandomNoise')

xlabel('time(milliseconds)')

NFFT=2^nextpow2(L);%求得最接近总采样点的2^n,这里应该是2^10=1024

Y=fft(y,NFFT)/L;%进行fft变换（除以总采样点数，是为了后面看出原始信号幅值）f=Fs/2linspace(0,1,NFFT/2+1);%频率轴(只画到Fs/2即可，由于y为实数，后面一半是对称的)

%画出频率幅度图形，可以看出50Hz幅值大概0.7,120Hz幅值大概为1.

plot(f,2abs(Y(1:NFFT/2+1)))

title('Single-SidedAmplitudeSpectrumofy(t)')

xlabel('Frequency(Hz)')

ylabel('|Y(f)|')

1 MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：

Y=fft(X,n,dim)

(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立叶变换。

2 离散傅立叶变换的逆变换

MATLAB中，对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶逆变换的函数的调用方法是：

Y=ifft(X,n,dim)

函数对X进行离散傅立叶逆变换。其中X、n、dim的意义及用法和离散傅立叶变换函数fft完全相同。

明天再详细回答你的问题。有事

不是，dim表示维度。

为了dim与前面的ifft(X,n)中的n不混淆，就在中间加了一个[]，必须要加上这个东东。

我用Matlab对500个等间隔的实数点做ifft变换，结果为一组复数，在直接对这组复数进行fft变换，却不能还原

ifft是离散傅里叶逆变换的意思。

你的代码有问题，可以尝试以下代码：

注意这里个尺寸不为1是指一个矩阵的个尺寸不为1的维。

a = ones(1,500);

b = ifft(a);

c = fft(b);

结果可以确定 a == c，你在ifft和fft之间还有其他处理？

Python ifft

·如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。

1（1）函数的用法.傅利叶逆变换得到原始信号

注意fft的结果是个复数，这时取得到频率对应的振幅。ifft的结果也是复数，有正有负，因为原始信号也是有正有负，这时不能取，而应取实数部分。虚数部分都接近于0.当然如果原始信号没有负数，也可取。

2.模拟去除高频噪声

现在原始信号中加入了频率为450，500的两个小幅的高频信号，模拟高频噪声，可以发现信号波形中有很多毛刺。fft的结果频率是正频率从0到，然后负频率再从到0，所以去除高频信号就是让中间那部分为0。