求傅立叶变换 方法 操作系统支持：Windows、Linux    所属对象：傅立叶变换

采用快速Fourier变换技术(FFT)计算由N个等距样本组成的数据集的Fourier变换。特别说明：1.数据点的个数必须是2的幂，例如32,64,128......,最大为81922.为了保存内存，第一个参数和第二个参数用于输入和输出（记住：在内存中浮点数占4个字节，双精度数占8个字节，因此一个1024个元素的向量要求4K - 8K的字节!)。如果你想保存原始数据，则把他拷贝到另一个向量中。2.把调和转换成频率:为了确定一个波形的主要频率成分，通常需要在一个调和信号上运行FFT。为了从调和数据中计算频率，你需对原始数据集知道样本频率(或两个样本间的周期)。谐波频率可用下述公式计算：频率 = (谐波下标) / (nd_数据点个数 * 样本周期)。

语法： 逻辑型 傅立叶变换．求傅立叶变换 （数据集实值，数据集虚值，数据点数）

参数名	描 述
数据集实值	必需的；双精度小数型，参数数据只能提供数组数据。该参数是维数为"数据点数"的向量。假设设本参数是xr[维数]数组，抽样数据集的实值包含从xr[1]起始的数组xr中。它返回数组xr中FFT调和函数的余弦系数 - 其中,xr[1]保存了DC分量,xr[2]保存了第一个谐波,xr[3]保存了谐波，依次类推。系数与采样数据集中数据点的个数有关。对每一调和项a(i) * cos(...)的实际余弦函数用numdat / 2 除。
数据集虚值	必需的；双精度小数型，参数数据只能提供数组数据。该参数是维数为"数据点数"的向量，数据集的假设本参数是yi[维数]数组虚值包含从yi[1]起始的yi中。它返回yi中FFT调和函数的正弦系数 - 其中yi[2]保存第1个谐波，yi[3]保存了第2个谐波，依次类推。系数与采样数据集中数据点个数有关。对调和项a(i)sin(...)的实际正弦系数用numdat / 2 除。
数据点数	必需的；整数型。包含了在前两个参数中数据点的个数。

例程:

说明:

加入实数和虚数集，执行‘求傅立叶变换’。如果参数中有数组变量，数组成员数量不会自动增减，必须手动定义，如果定义数量有错误，将计算失败。

参见:例程