fft的正确采样点 fft电量采集原理？
fft电量采集原理？
尽可能高的采集信号，做FFT得到频谱。
采样定理表明，采样频率必须大于采样信号带宽的两倍。另一个等价的说法是奈奎斯特频率必须大于采样信号的带宽。
如果信号带宽为100Hz，采样频率必须大于200Hz，以避免混叠。
换句话说，采样频率必须至少是信号中最大频率分量频率的两倍，否则无法从信号采样中恢复出原始信号。
MATLAB中的FFT的采样频率和采样点怎样确定？
采样频率是通过fft变换的时间序列数据的频率。如果数据间隔为0.01s，采样频率为100Hz，这是确定的。根据时间序列的数据长度确定采样点。fft是快速傅立叶变换，采样点数是2的整数倍，所以可以实现快速计算。因此，如果序列长度为3，则采样长度设置为4，数据将自动补0。如果序列长度为63，则采样长度可以设置为64，这是最接近2的整数次幂。
stft函数在python中的参数？
短时傅里叶变换(STFT)解决了快速傅里叶变换(FFT)的缺点，在获得信号频域信息的基础上保留了时域信息。具体实现是通过增加一个窗函数(窗函数的长度是固定的)对时域信号加窗，将原始时域信号分成多段，对每段进行FFT，得到时间谱。对应python中的函数(x，fs 1.0，window ;hann，nperseg 256，noverlap None，nfft None，detrend False，return_oneside True，boundary ;zeros，padded True，axis -1)。
输入参数如下
x: STFT变换的时域信号
Fs:时域信号的采样频率。
窗口:时域信号分割需要的窗口函数，可以自定义窗口函数(但没有这方面的尝试，需要自定义请自行尝试)。
Nperseg:窗口函数长度
Noverlap:窗口函数重叠的数量，默认为50%。
NFFT:FFT的长度，默认为nperseg。如果它大于nperseg，将自动执行零填充。
Return_oneside :True返回复数的实部，None返回复数。
其余参数一般不涉及，采用默认参数。
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