虽然FFT的运算量大大减少，但传统的单片机处理FFT计算仍然不足。主要原因是快速傅里叶变换的蝴蝶的运算过程是一个复杂的过程，在计算的时候必须要分离的实部和虚部。在这里，使用Labview实现快速傅里叶变化。Labview相比其他计算机语言，具有特别重要的意义。其他计算机语言代码生成中使用的基于文本格式，而Labview是图形编程语言G语言编程，是以图表的形式表示。

单一频率正弦信号的FFT原理图如下图3-4所示：

图3-4 单一频率正弦信号的FFT原理图

叠加了高频噪声的正弦信号的FFT原理图如下图3-5所示：    合并

图3-5 叠加了高频噪声的正弦信号的FFT原理图

3。3。2 连续时间系统的频域分析

设激励为e(t)，系统的冲击响应为h(t)，响应为r(t)。则

                   r(t)= e(t) h(t)                         （3-3）

设E(w)、H(w)、R(w)分别为e(t)、h(t)、r(t)的傅立叶变换，则

                   R(w)= E(w) H(w)                          （3-4）

3。3。3基于FFT求功率谱

周期信号的功率谱是周期性连续信号x(t)的频谱来表示成离散非周期的序列X（n）,这个序列幅度频谱的平方│X（n）│2排成的序列。但是周期信号的离散频谱X（n）它是由傅里叶变换的公式计算出来的，T+t0Xn=(1/T)∫x(t)ej(2πnt/T)dtt0，T是信号x(t)的周期，（1/T）是频率。一般离散的频谱X（n）是一个个复数，幅度频谱与相位频谱，通过模│Xn│和幅角θ（n）分别来表示 X（n）=│Xn│ejθ（n）。举个例子：能够计算得到幅度的值是1、平均值是0的周期性方波脉冲的幅度频谱为│Xn│=2/πn, n=奇数=0， 所以功率谱则是│Xn│2=4/(πn)2 n=奇数=0，自从傅立叶级数被发现以后，人们就应用了这个原理在观测自然界中周期的现象。大约是在19世纪末，Schuster这个人发现通过傅立叶级数的幅度的平方可以用来做函数功率的测量，然后把这个发现叫做周期图。可能这就是最开始发现经典谱，这一个发现一直到现在还在被人们所使用着，不过有一点不同那就是现在是用快速傅立叶变换来计算离散傅里叶变换，用离散傅立叶变换的幅度平方来测量信号中功率。

3。4信号的抽样来.自^优;尔|论,文:网www.youerw.com +QQ752018766-

现在科技发展的方向是从模拟到数字的转变。因为数字信号传输快捷，效率高，更灵活的处理以及高速的优势。所以我们要用数字信号，而不是用模拟信号进行传输和处理。这就需要把模拟信号变成数字信号即采样定理。在正常情况下对一个连续的信号，可以使用一系列的相等的间隔对原来的信号进行采样我，这一理论有重大影响。因此设计了信号处理的仿真实验，使学生更好地掌握这一理论。

抽样信号的前面板同样分为输入和显示两个大的部分，输入部分包括信号类型频率、幅度和需要观察的时域信号和需要观察的信号频谱信息。输出部分即为两个显示波形图，上面的显示时域波形，下面一个窗口显示的是所需要观察的频谱图