数据分析方法梅长林
一、频域中关于频率的四种表示方法
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序号表示方法：根据时域中信号的样本数取0 ~ N/2。用这种方法在程序中使用起来可以更直接地取得每种频率的幅度值，因为频率值跟数组的序号是一一对应的: X[k]，取值范围是0 ~ N/2。
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分数表示方法：根据时域中信号的样本数的比例值取0 ~ 0.5: X[ƒ]，ƒ = k/N，取值范围是0 ~ 1/2。
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用弧度值来表示：把ƒ乘以一个2π得到一个弧度值，这种表示方法叫做自然频率(natural frequency)：X[ω]，ω = 2πƒ = 2πk/N，取值范围是0 ~ π。
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以赫兹(Hz)为单位来表示：这个一般是应用于一些特殊应用，如取样率为10 kHz表示每秒有10,000个样本数，取值范围是0到取样率的一半。
如果你对这些频率表示方法感到困惑，或希望了解更多详细内容，可以查看以下资源：DFT信号频率特性分析、matlab开发DFT指定频率、DFT完成信号的频率特性分析。这些链接将带你深入了解频率表示的实用案例和理论背景。
二、DFT基本函数
DFT的基本函数是：
[ c_k[i] = \cos(2\pi ki/N) ]
[ s_k[i] = \sin(2\pi ki/N) ]
其中k表示每个正余弦波的频率，如为2表示在0到N长度中存在两个完整的周期，10即有10个周期。这些函数是信号处理中的基本工具，它们的理解和应用可以参考更多的资料，例如信号与系统的离散频域分析DFT和matlab实现DFT傅里叶变换频率域滤波。
难道这还不够吸引你深入探索频域世界的魅力吗？正弦波和余弦波的世界等待你的发现，快来一探究竟吧！
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