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δ（t）是单位脉冲响应。如果a趋于0，则当w = 0时F（jw）是无限的，而当w≠0时F（jw）是0，但这不是单位脉冲响应。
如果使用以下变换对，则傅立叶变换对具有多个定义：F（ω）=∫（∞，-∞）f（t）e ^（-iωt）dtf（t）=（1/2π）∫（∞，-∞）F（ω）e ^（iωt）dω命令：f（t）=δ（t），然后：∫（∞，-∞）δ（t）e ^（-iωt）Dt = 1和上一个公式的逆：（1 /2π）∫（∞，-∞）1e ^（iωt）dt =δ（t）/ /：狄拉克函数δ（t）;因此，傅立叶变换常数等于：2πδ（t）扩展数据：摘要：假设采样频率为Fs且采样点数为N，则在FFT之后，以a表示的频率特定点n（n从1开始）是）：Fn =（n-1）* Fs / N;将模块在这一点上除以N / 2，即相应频率下的信号幅度（NCC信号）;在这一点上的相位为相应频率下的信号相位。
可以使用atan2（b，a）函数计算相位计算。
Atan2（b，a）是坐标为（a，b）的角度值，范围从-pi到pi。
为了获得xHz精度，您需要以1 / x秒的长度对信号进行采样并执行FFT。
增加频率分辨率需要增加采样点的数量，这对于某些实际应用而言不切实际，并且需要在短时间内完成分析。
解决该问题的方法是分频方法。最简单的方法是在短时间内对信号进行采样，添加一定数量的零，以使长度达到要求的点数，然后执行可能的FFT直到确定的点。改善。
细分的具体方法可以参考相关文献。
参考资料来源：百度百科-傅立叶变换