接收fft(signal, nfft)信号时，nfft 如何改变结果，为什么？例如，我可以为 nfft 设置一个固定值2^18，还是我需要去2^nextpow2(2*length(signal)-1)？
我正在通过自相关的 FFT 计算两个信号的功率谱密度（PSD），我想比较结果。由于信号的长度不同，我担心如果我不修复 nfft，这会使比较变得非常困难！
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没有内在的理由使用二的幂（在某些情况下它可能会使处理更有效）。
但是，为了使两个不同信号的 FFT“相称”，您确实需要在进行 FFT 之前将一个或其他（或两个）信号补零到相同的长度。
但是，我不得不说：如果您需要问这个问题，那么您可能还没有到达 DSP 学习曲线上的某个点，您将能够对结果做任何有用的事情。你应该给自己买一本关于 DSP 理论的不错的书，例如this。
于 2012-06-05T19:59:59.130 回答
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大多数现代 FFT 实现（包括基于 FFTW 的 MATLAB）现在很少需要将信号的时间序列填充到等于 2 的幂的长度。然而，几乎所有的实现都会为具有 2 次幂长度的数据向量的 FFT 提供更好的，有时甚至更好的性能。特别是对于 MATLAB，填充到 2 的幂或具有许多低素因子的长度将为您提供最佳性能（N = 1000 = 2^3 * 5^3 将是极好的，N = 997 将是一个糟糕的选择） .
零填充不会增加 PSD 中的频率分辨率，但它会减少频域中的 bin 大小。因此，如果将 NZeros 添加到长度为 N 的信号向量，FFT 现在将输出长度为 ( N + NZeros )/2 + 1 的向量。这意味着每个频率箱现在的宽度为：
Bin 宽度 (Hz) = F_s / ( N + NZeros )
其中 F_s 是信号采样频率。
如果您发现需要在频域中分离或识别两个紧密间隔的峰值，则需要增加采样时间。您会很快发现零填充对您没有任何好处 - 直观地说，这就是我们所期望的。在我们的输入中没有添加更多信息（更长的时间序列）的情况下，我们如何才能在我们的功率谱中获得更多信息？
最好的，
保罗
于 2012-06-06T01:19:38.810 回答