FFT (szybka transformata Fouriera) sygnału radiowego odnosi się do zastosowania FFT do analizy składowych częstotliwości obecnych w sygnale. Sygnały radiowe zazwyczaj składają się z modulowanych nośnych, które kodują informacje do transmisji. Wykonując FFT na sygnale radiowym, można go rozłożyć na składowe częstotliwości, ujawniając szczegóły, takie jak częstotliwość nośna, pasma boczne modulacji i charakterystyka szumu. Analiza ta jest niezbędna w komunikacji radiowej do zadań takich jak demodulacja sygnału, monitorowanie widma i analiza zakłóceń.
FFT w przetwarzaniu sygnału odnosi się do algorytmu szybkiej transformaty Fouriera, który oblicza dyskretną transformatę Fouriera (DFT) sygnału. W zastosowaniach związanych z przetwarzaniem sygnałów FFT służy do analizy sygnałów w dziedzinie częstotliwości. Konwertuje sygnał w dziedzinie czasu na jego reprezentację w dziedzinie częstotliwości, umożliwiając wykonywanie takich zadań, jak analiza widmowa, filtrowanie i wykrywanie składowych okresowych. Algorytm FFT ma kluczowe znaczenie dla wydajnej obsługi dużych zbiorów danych i przetwarzania w czasie rzeczywistym w takich dziedzinach jak telekomunikacja, przetwarzanie dźwięku i analiza sygnałów biomedycznych.
Transformata Fouriera w RF (częstotliwość radiowa) odnosi się do techniki matematycznej stosowanej do analizy sygnałów RF pod względem składowych częstotliwości. Sygnały RF obejmują szeroki zakres częstotliwości, od kilkudziesięciu kHz do kilku GHz, w zależności od zastosowania. Transformata Fouriera w RF umożliwia charakterystykę sygnałów RF pod względem widma częstotliwości, szerokości pasma, charakterystyki modulacji i poziomu szumu. Analiza ta ma fundamentalne znaczenie w inżynierii RF przy projektowaniu systemów komunikacyjnych, systemów radarowych i sieci bezprzewodowych.
FFT oblicza się przy użyciu algorytmu FFT, który skutecznie oblicza dyskretną transformatę Fouriera (DFT). Algorytm dzieli obliczenia DFT na mniejsze podproblemy i oblicza je rekurencyjnie, stosując złożone operacje mnożenia i dodawania. Wykorzystując symetrie i właściwości sinusoid, FFT zmniejsza złożoność obliczeniową z O(n2)O(n^2)O(n2) do O(nlogn)o(n log n)o(nlong), gdzie nnn oznacza liczba próbek w sygnale wejściowym. Ta wydajność sprawia, że FFT nadaje się do przetwarzania sygnałów w czasie rzeczywistym i analizy danych na dużą skalę.
Pomiar FFT w audio odnosi się do wykorzystania FFT do analizy sygnałów audio pod względem zawartości częstotliwości. Stosując FFT do sygnału audio, można wizualizować i określać ilościowo jego widmo częstotliwości, identyfikując takie składowe, jak częstotliwości podstawowe, harmoniczne i szum. Analiza ta jest wykorzystywana w inżynierii dźwięku do zadań takich jak wyrównywanie, analiza widma, redukcja szumów i identyfikacja problematycznych częstotliwości. Pomiary FFT zapewniają wgląd w charakterystykę sygnałów audio, pomagając poprawić jakość dźwięku i zoptymalizować algorytmy przetwarzania dźwięku.