FFT结果的物理意义
FFT结果的物理意义
傅立叶变换的物理意义（转）1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。
要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。
傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。
该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。
因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。
最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。
它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。
在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
在数学领域，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。
"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类：1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子;2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;４. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段，离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT))。
fft的物理意义
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
FFT变换的物理意义知识分享
F F T变换的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过A DC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A 的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0H z），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
FFT后的物理意义
FFT后的物理意义在时域中，我们观察信号随着时间的变化。
一个波形可以表示为振幅随时间变化的函数。
然而，在频域中，我们观察信号的频率特性。
傅里叶变换通过将信号分解为一系列频率成分，使我们能够看清信号中不同频率的贡献，并且以更直观的方式进行分析。
傅里叶变换的数学定义如下：$$F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t)e^{-i\omega t}dt$$其中，$F(\omega)$表示信号的频谱成分，$\omega$表示频率，$f(t)$表示时域信号。
以下是FFT（Fast Fourier Transform）后的物理意义：1.频谱分析：FFT可以将一个复杂的时域波形分解成许多简单的频率成分。
这有助于我们了解信号中特定频率的贡献，并识别各个频率成分的强弱。
频谱分析在音频处理、图像处理和信号处理等领域中得到广泛应用。
例如，在音频处理中，我们可以通过FFT分析音频信号的频谱，以识别音乐中的乐器和声音特征。
2.滤波：FFT可以用于滤波应用。
通过将信号从时域转换到频域，并在频域进行滤波，我们可以选择性地去除或增强信号中的特定频率成分。
这对于消除噪声、衰减不需要的频率成分或突出感兴趣的频率成分非常有用。
滤波应用广泛用于通信系统、音频处理和图像处理中。
3.编码和压缩：FFT可以用于数据编码和压缩。
例如，JPEG图像压缩算法使用FFT将图像从空域转换到频域，然后将较低频率的分量保留下来，而将较高频率的分量进行压缩。
类似地，视频压缩算法通常使用FFT来压缩图像序列的频谱部分。
4.信号恢复：使用FFT可以从含有噪声或损坏的信号中恢复原始信号。
通过对噪声进行频率分析，我们可以选择性地滤除噪声的频率成分，从而恢复出较清晰的原始信号。
这对于信号处理应用中的去噪和恢复任务非常重要。
5.频域滤波和增强：通过在频域操作信号，可以实现各种滤波和增强效果。
例如，音频均衡器可以通过调整特定频率上的信号增益，来实现音频频谱的均衡。
信号FFT的物理意义
信号FFT的物理意义
在通信领域，FFT的物理意义在于通过将时域信号转换为频域信号，
我们可以对信号进行频谱分析。
频谱分析允许我们观察信号在不同频率上
的特征，如信号的频率成分、频谱密度、信号的幅度和相位等。
这对于信
号传输和接收的优化非常重要。
通过对信号进行FFT分析，我们可以确定
信号在不同频率上的能量分布，进而调整通信系统的滤波器、增益、调制
方式等参数，以提高信号的传输效率和质量。
在音频处理方面，FFT的物理意义在于通过频域分析可以进行音频信
号的频谱处理。
例如，在音频等领域中使用频谱分析来进行音频信号的均衡、降噪、音色处理等。
通过FFT将音频信号从时域转换为频域，我们可
以观察不同频率成分的幅度和相位，进而对音频信号进行各种变换和处理。
在图像处理方面，FFT的物理意义在于将图像从空域转换为频域，使
得我们可以通过频谱分析来提取图像的特征。
例如，在图像压缩中，我们
可以通过对图像进行FFT分析来确定频域中的能量分布，并进行相应的数
据编码和量化。
此外，FFT还被广泛应用于图像增强、图像去噪、图像滤
波等领域。
总的来说，FFT的物理意义在于通过将信号从时域转换为频域，我们
可以更好地了解信号的频率、幅度、相位等特征，从而进行信号处理和分析。
这对于各种领域的信号处理和优化非常重要，使得我们能够更好地理
解和利用信号的特性。
FFT变换结果的物理意义
FFT变换结果的物理意义FFT(快速傅里叶变换)是一种非常重要的信号处理工具，常用于将一个信号从时域转换到频域。
通过FFT变换，我们可以获取到信号的频谱信息，获得不同频率分量的幅度和相位信息。
这些频谱信息有着重要的物理意义，对于许多领域的研究和应用都具有重要价值。
首先，FFT变换结果的物理意义可以通过频谱的幅度信息来解释。
频谱的幅度信息表示了信号在不同频率上的强度或能量分布。
通过FFT变换，我们可以判断信号中包含的不同频率成分的强弱关系。
在光学领域中，FFT变换对应于分析和合成光场。
光场可以看作是随时间变化的电场（或磁场）的分布。
通过对光场进行FFT变换，我们可以获得光场的频谱信息。
频谱的幅度信息在光学图像处理和光学设计中非常有用。
例如，在衍射成像中，可以利用FFT变换将光场从时域转换到频域，并通过分析频域中产生的衍射图样来还原物体的空间分布信息。
在音频信号处理中，FFT变换结果的物理意义同样重要。
对音频信号进行FFT变换，可以获取到音频信号的频谱信息，从而可以分析音频信号的频率分量。
例如，在音频压缩算法中，通过分析音频信号的频谱信息，可以去除掉一些较低能量的频率成分，从而实现对音频信号的压缩。
此外，FFT变换结果的物理意义还可以通过频谱的相位信息来解释。
频谱的相位信息表示了信号在不同频率上的相对延迟或相位差。
通过FFT变换，我们可以确定不同频率的信号成分之间的时间相位差。
在雷达和通信系统中，FFT变换对于分析信号的频率和相位信息至关重要。
通过对接收到的信号进行FFT变换，我们可以提取出信号中不同频率的成分，并且还可以分析不同频率成分之间的相位差异，从而实现信号的分析和解调。
这在雷达目标识别和通信信号解调中有着重要的应用。
总结起来，FFT变换结果的物理意义可以通过频谱的幅度和相位信息来解释。
频谱的幅度信息表示了信号在不同频率上的强度分布，而频谱的相位信息表示了不同频率成分之间的相对时间延迟或相位差异。
FFT后的物理意义
FFT后的物理意义FFT 是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的缩写，是一种用于信号处理的重要算法。
傅里叶变换是将一个连续信号转换为频域表示的过程，而 FFT 则是对离散信号进行同样的操作。
FFT 全面应用于多个领域，包括音频处理、图像处理、通信系统等。
这种算法的出现对于信号分析和处理提供了一种高效的工具，并且在物理上也有着重要的意义。
FFT的物理意义可以从以下几个方面来解释：1.频域表示：FFT将信号从时域转换为频域，使得信号的各个频率成分可以被分析和处理。
频域表示提供了信号的谱信息，可以用于分析信号的频率特性、谐波、噪声等。
2.频谱分析：FFT可将信号表示为频谱，从而能够获取信号的频率成分和相对强度。
通过频谱分析，可以研究信号的频谱特性，如频率分布、频谱密度等。
例如，在音频处理中，可以通过FFT分析一段声音的频谱特性，进而做出均衡、滤波等音效操作。
3.频域滤波：FFT同样可以用于信号的滤波处理。
通过在频域对信号进行处理，可以去除特定频率范围的干扰或噪声，或者突出一些特定频率成分。
这在音频和图像处理中非常常见，如降噪、去除谐波、模糊等。
通过FFT可将信号转换到频域进行滤波，再通过逆变换将滤波后的信号转换回时域。
4.波形合成：FFT也可用于波形合成。
通过几个不同频率、幅度和相位的正弦波的叠加，可以合成出复杂的波形。
为了实现这个目标，需要将波形转换为频域表示，对频域信息进行操作，然后再将其逆变换回时域。
这在音乐合成、合成图像等领域非常常见。
5.信号处理及压缩：FFT对于信号处理和压缩也有重要意义。
在通信领域，FFT能够将复杂的信号转换为频域，以便对信号进行调制、解调和压缩等操作。
在图像和视频处理中，FFT被广泛应用于压缩算法（如JPEG），以减小存储和传输所需的数据量。
总而言之，FFT在物理上的意义主要是将信号从时域转换为频域，使得信号的频率特性和谱信息能够被分析和处理。
FFT结果的物理意义
FFT结果的物理意义傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
它在信号处理、图像处理、通信系统、噪声分析等领域中广泛应用。
FFT算法通过将信号分解为一系列正弦和余弦函数的和，可以将信号的频域特性可视化，以及从频域中提取有用的信息。
1.频谱分析：FFT结果表示了原始信号在频域中的频率成分。
通过FFT，可以分析信号中不同频率的成分，并确定它们的强度和相位。
频谱分析可以用于识别信号中的周期性分量，例如音频中的音调和乐器音色。
此外，频谱分析还可以在通信系统中用于识别不同信号的频率，以及在噪声分析中用于检测噪声的频谱分布。
2.滤波和降噪：FFT在滤波和降噪应用中具有重要意义。
通过观察信号的频谱分布，可以选择性的滤除或降低一些频率上的成分。
例如，可以通过滤波器去除噪声中的一些频率，使得信号更加清晰。
FFT还可以用于去除周期性干扰或频率分量较低的信号成分，以提高信号质量。
在通信系统中，FFT可以用于频带分配和多路复用。
3.时间-频率分析：FFT还可以用于揭示信号在时间和频率上的变化关系，实现时间-频率分析。
通过在一系列时刻上进行FFT分析，可以获得信号随时间的频率分布。
时间-频率分析对于研究与时间和频率相关的现象具有重要意义，例如音乐中的音符变化、语音中的发音特性、心电图中的心脏节律等。
4.相位谱分析：在FFT结果中，每个频率分量都有一个与之相关的相位。
相位谱分析可以用于检测信号中的相位差异和相位演化。
它在声学研究、图像处理、混频信号恢复等领域中广泛应用。
相位谱分析可以揭示信号的周期性特征、信号的相位对齐、频率混叠等问题。
总之，FFT结果的物理意义是通过将信号从时域转换为频域，使得我们能够更加直观地分析信号的频率分量、频率分布、频率的变化以及与时间的关系等信息。
这些信息对于信号处理、图像处理、通信系统、噪声分析等领域中的应用非常重要。
FFT计算物理意义FFT计算物理意义FFT计算物理意义
MATLAB 中FFT函数的意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
模拟信号经过ADC采样之后变成数字信号,可对此数字信号做FFT变换。
N 个采样点经过FFT之后就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次幂。
假设采样频率为F s，信号频率为F，采样点数为N。
则FFT之后结果为N点复数，其中每一个点对应着一个频率点，该点复数的模值为原始信号在该频率值下的幅度特性。
具体为：假设原始信号在某频率点的幅值为A，则该频点对应的FFT点复数的模值为A的N/2倍。
而FFT第一点为原始信号的直流分量，其模值为原始信号模值的N倍。
对于相位，FFT复数的相位即为原始信号在该频率点处的相位。
FFT后的N点复数，第一点表示直流分量（0Hz），而最后一点的下一点(实际不存在，假设为第N+1点)表示的频率为采样频率(F s)，这中间被N-1个点平均分为N等份，每点频率依次增加。
例如，第k点所表示的频率为：F K=(K-1)F s/N。
所以FFT所能达到的频率分辨率为F s/N。
FFT结果以N/2(换算为频率即为乃奎斯特频率，F s/2)对称。
因此我们只需要前半部分的结果，即在乃奎斯特频率内的结果。
示例1：假设FFT第k点用复数表示为：a+ib，则该数的模(或绝对值)为A k=(a2+b2)0.5，相位为P k=arctan(b/a)，对应频率为F K=(K-1)F s/N。
所以该点对应的时域信号分量为:。
示例2：假设用1000Hz的采样率采信号：，采样点数为1024。
MATLAB程序如下：N=1024; //采样点数为1024Fs=1000; //采样频率为1000Hzt=[0:1/Fs:(N-1)/Fs]; //采样时刻s=2+3*cos(2*pi*200*t+60*pi/180)+4*cos(2*pi*300*t+120*pi/180); //对信号采样Y=fft(s); //做FFT运算y=abs(Y); //对FFT结果求模i=1:N/2; //x=(i-1)*F/N; //将时间点换算为相应频率yy(i)=y(i); //取前N/2点的FFT模值yy=yy/(N/2); //做幅值变换，变换至时域信号幅值yy(1)==yy(1)/2;//对直流信号做幅值变换 plot(x,yy)//绘制图形 05010015020025030035040045050000.511.522.533.54上图为FFT 的幅频特性图。
信号FFT的物理意义
信号FFT的物理意义信号FFT（快速傅里叶变换）是一种用于信号处理和频谱分析的算法。
它将信号从时域表示转换为频域表示，从而揭示了信号中包含的各个频率成分的强度和相位信息。
FFT广泛应用于音频、图像、通信等领域的信号处理中。
1.频率表示：FFT将信号从时域转换为频域，通过计算信号的频谱，可以了解信号中存在的各个频率成分。
频率是指单位时间内信号重复的次数，表示信号的变化速度。
频域分析可以帮助我们确定信号的频率范围、频率分布情况以及频率成分的强度。
例如，在音频处理中，通过FFT可以将声音信号转换为频谱图，直观地表示声音中不同频率的分量。
2.强度表示：FFT计算的结果可以表示信号在不同频率上的强度或能量。
通过频域分析，我们可以了解信号在不同频率上的能量分布情况。
在音频处理中，强度表示了声音的响度（音量）大小。
在图像处理中，强度表示了图像中不同频率的亮度分布。
3.滤波和降噪：FFT的频域分析可以将信号分解为不同的频率成分。
这样，我们可以通过滤波技术选择性地删除或强调一些频率成分，实现信号的滤波和降噪。
例如，在音频处理中，我们可以通过FFT分析声音的频谱，然后通过滤波器滤除噪声或选择性地增强一些频率段的信号。
4.相位信息：FFT不仅提供了信号在不同频率上的强度信息，还提供了相位信息。
相位表示了信号在不同频率上的相对延迟或相位差。
相位信息对于一些应用非常重要，比如音频合成中的相位重建技术。
通过FFT计算信号的相位谱，我们可以在合成音频时正确地重构信号的相位信息，从而产生更准确、更自然的声音。
5.频率分析：FFT不仅可以提供信号的整体频谱信息，还可以进行频率分析来了解信号在不同频率区间内的特征。
通过将信号分割成小的时段，然后对每个时段进行FFT分析，可以获得瞬时频谱或频谱演化。
这样可以观察到信号在频率上的变化情况，比如音频信号中音调的变化、图像信号中亮度的变化等。
总之，信号FFT的物理意义是通过将信号从时域转换为频域，揭示信号中不同频率成分的强度、相位以及频率分布情况。
FFT变换的物理意义
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/ 2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为Fs/ N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024 Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做F FT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到。
如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。
频率分辨率和采样时间是倒数关系。
假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a +b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。
根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N *cos(2*pi*Fn*t+Pn)。
FFT结果的物理意义
Fn = (n − 1) •
Fs N
由上面的公式可以看出， Fn 所 能 分 辨 到 的 频 率 为 Fs/N ， 如 果 采 样 频 率 Fs 为 1024Hz ， 采 样 点 数 为 1024 点 ，则 可 以 分 辨 到 1Hz 。1024Hz 的 采 样 率 采 样 1024 点 ，刚 好 是 1 秒 ，也 就 是 说 ，采 样 1 秒 时 间 的 信 号 并 做 FFT ，则 结 果 可 以 分 析 到 1Hz ，如 果 采 样 2 秒 时 间 的 信 号 并 做 FFT ，则 结 果 可 以 分 析 到 0.5Hz 。 如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。
1
假 设 FFT 之 后 某 点 n 用 复 数 a + bi 表 示 ， 那 么 这 个 复 数 的 模 与 相 位 分 别 为 ：
模：
An = a 2 + b 2
⎛b⎞ Pn = arctan⎜ ⎟ ⎝a⎠
相位：
根 据 上 面 的 公 式 可 以 计 算 出 第 n 点 （ 1 < n ≤ N/2 ） 对 应 的 信 号 表 达 式 为 ：
S=
An • cos(2π • Fn • t + Pn ) N /2
对 于 n=1 点 的 信 号 ，是 直 流 分 量 ， 幅 度 即 为 A1/N 。由 于 FFT 结 果 的 对 称 性 ，通 常 只 使 用 前 半 部 分 的 结果，即小于采样频率一半的结果。
3.
实例分析
下面以一个实际的信号来做说明。
2.
FFT 结果的物理意义
虽 然 很 多 人 都 知 道 FFT 是 什 么 ， 可 以 用 来 做 什 么 ， 怎 么 去 做 ， 但 是 却 不 知 道 FFT 之 后 的 结 果 是
FFT后的物理意义
2012-03-07 10:26:30美国力科公司北京代表处马亦飞FFT（Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换）是离散傅立叶变换的快速算法，也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。
在大学的理工科课程中，在完成高等数学的课程后，数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习，原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导，同时又是各类应用技术的理论基础。
关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多，但是看到满篇的复杂公式推导和罗列，我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念，我想对于普通的测试工程师来说，掌握FFT 的概念首先应该搞清楚这样几个问题：(1) 为什么需要FFT(2) 变换究竟是如何进行的(3) 变换前后信号有何种对应关系(4) 在使用测试工具（示波器或者其它软件平台）进行FFT的方法和需要注意的问题(5) 力科示波器与泰克示波器的FFT计算方法的比较。
在这篇文章中我尝试用更加浅显的讲解，尽量不使用公式推导来说一说FFT的那些事儿。
一, 为什么需要FFT？首先FFT(快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法，那么说到FFT，我们自然要先讲清楚傅立叶变换。
先来看看傅立叶变换是从哪里来的？傅立叶是一位法国数学家和物理学家的名字，英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣，于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时颇具争议性的命题：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。
当时审查这个论文的人，其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗日(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827)，当拉普拉斯和其他审查者投票通过并要发表这个论文时，拉格朗日坚决反对，在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。
FFT变换的物理意义
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道F FT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过AD C采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到。
fft结果的物理意义
fft结果的物理意义摘要：一、引言二、傅里叶变换（FFT）的基本原理三、FFT结果的物理意义1.频域分析2.时域分析四、FFT在实际应用中的案例五、结论正文：一、引言傅里叶变换（FFT）是一种在信号处理、图像处理等领域具有重要应用的算法。
它是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法，可以帮助我们更好地分析信号的频率特性。
本文将详细介绍FFT结果的物理意义，以及它在实际应用中的案例。
二、傅里叶变换（FFT）的基本原理傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学方法。
其基本原理是将复杂的信号分解为多个简单的正弦和余弦函数的叠加。
在频域中，这些正弦和余弦函数分别表示信号的不同频率分量。
傅里叶变换的核心思想是将时域信号分解成不同频率的成分，以便于分析和处理。
三、FFT结果的物理意义1.频域分析FFT结果中的频域表示信号的频率成分。
通过观察频域图，我们可以了解信号在不同频率下的能量分布情况。
这对于分析信号的稳定性、谐波失真等方面具有重要意义。
此外，通过对频域信号进行滤波等处理，我们还可以改善信号的性能。
2.时域分析FFT结果中的时域表示信号的脉冲响应。
通过观察时域图，我们可以了解信号在时间上的变化趋势。
这对于分析信号的传输、系统的稳定性等方面具有重要意义。
同时，时域分析还可以帮助我们识别信号中的周期性成分，从而进一步进行滤波和降噪等处理。
四、FFT在实际应用中的案例1.信号处理：在通信系统中，FFT被广泛应用于基带处理、频带压缩等领域。
通过FFT，我们可以将复杂的信号分解为简单的正弦和余弦函数，从而降低信号处理的复杂度。
2.图像处理：在图像处理中，FFT被用于频域滤波、图像增强、去噪等任务。
通过对图像进行FFT，我们可以更好地分析图像的频率特性，从而设计出更有效的滤波器。
3.音频处理：在音频处理领域，FFT被用于音频分析、均衡、降噪等任务。
通过对音频信号进行FFT，我们可以了解音频信号的频率成分，从而调整音频系统的性能。
FFT结果的物理意义
[原创]FFT结果的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT 运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
FFT的物理意义1
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC 采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
#Matlab中快速傅里叶变换FFT结果物理意义
Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此啰嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点<除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量<即0Hz），而最后一个点N的再下一个点<实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1>*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
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FFT结果的物理意义最近正在做一个音频处理方面的项目，以前没有学过fft，只是知道有这么个东西，最近这一用才发现原来欠缺这么多，最基本的，连fft的输入和输出各自代表什么都不知道了，终于在网上查到这样的一点资料，得好好保存了，也欢迎大家分享。
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。
采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。
如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。
频率分辨率和采样时间是倒数关系。
假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。
根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。
对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。
由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。
好了，说了半天，看着公式也晕，下面圈圈以一个实际的信号来做说明。
假设我们有一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号，以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。
用数学表达式就是如下：S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)式中cos参数为弧度，度和90度要分别换算成弧度。
我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。
按照我们上面的分析，Fn=(n-1)*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。
我们的信号有3个频率：0Hz、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。
实际情况如何呢？我们来看看FFT的结果的模值如图所示。
图1 FFT结果从图中我们可以看到，在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。
我们分别将这三个点附近的数据拿上来细看：1点： 512+0i2点： -2.6195E-14 - 1.4162E-13i3点： -2.8586E-14 - 1.1898E-13i50点：-6.2076E-13 - 2.1713E-12i51点：332.55 - 192i52点：-1.6707E-12 - 1.5241E-12i75点：-2.2199E-13 -1.0076E-12i76点：3.4315E-12 + 192i77点：-3.0263E-14 +7.5609E-13i很明显，1点、51点、76点的值都比较大，它附近的点值都很小，可以认为是0，即在那些频率点上的信号幅度为0。
接着，我们来计算各点的幅度值。
分别计算这三个点的模值，结果如下：1点： 51251点：38476点：192182点:192207点：384按照公式，可以计算出直流分量为：512/N=512/256=2；50Hz信号的幅度为：384/(N/2)=384/(256/2)=3；75Hz信号的幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。
可见，从频谱分析出来的幅度是正确的。
然后再来计算相位信息。
直流信号没有相位可言，不用管它。
先计算50Hz信号的相位，atan2(-192, 332.55)=-0.5236,结果是弧度，换算为角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。
再计算75Hz信号的相位，atan2(192,3.4315E-12)=1.5708弧度，换算成角度就是180*1.5708/pi=90.0002。
可见，相位也是对的。
根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。
总结：假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。
相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。
atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。
要精确到xHz，则需要采样长度为1/x秒的信号，并做FFT。
要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。
解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。
具体的频率细分法可参考相关文献。
[附录：本测试数据使用的matlab程序]close all; %先关闭所有图片Adc=2; %直流分量幅度A1=3; %频率F1信号的幅度A2=1.5; %频率F2信号的幅度F1=50; %信号1频率(Hz)F2=75; %信号2频率(Hz)Fs=256; %采样频率(Hz)P1=-30; %信号1相位(度)P2=90; %信号相位(度)N=256; %采样点数t=[0:1/Fs:N/Fs]; %采样时刻%信号S=Adc+A1*cos(2*pi*F1*t+pi*P1/180)+A2*cos(2*pi*F2*t+pi*P2/180);%显示原始信号plot(S);title('原始信号');figure;Y = fft(S,N); %做FFT变换Ayy = (abs(Y)); %取模plot(Ayy(1:N)); %显示原始的FFT模值结果title('FFT 模值');figure;Ayy=Ayy/(N/2); %换算成实际的幅度Ayy(1)=Ayy(1)/2;F=([1:N]-1)*Fs/N; %换算成实际的频率值plot(F(1:N/2),Ayy(1:N/2)); %显示换算后的FFT模值结果title('幅度-频率曲线图');figure;Pyy=[1:N/2];for i="1:N/2"Pyy(i)=phase(Y(i)); %计算相位Pyy(i)=Pyy(i)*180/pi; %换算为角度end;plot(F(1:N/2),Pyy(1:N/2)); %显示相位图title('相位-频率曲线图');傅立叶变换的物理意义（转）1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。
要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。
傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。
该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。
因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。
最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。
它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。
在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
在数学领域，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。
"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类：1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子;2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;5. 离散形式的傅立叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;４. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT))。
正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
2、图像傅立叶变换的物理意义图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。