FFT 快速傅里叶变换（嵌入式实时实现）
Fast Fourier Transform — Embedded Real-Time Implementation
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
01
定义
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
02
公式与计算
X(k) = Σ_{n=0}^{N−1} x(n)·e^{−j2πkn/N}
频率分辨率 Δf = f_s / N
03
适用时机
识别特征频率（转频、轴承频率、结构自振频率）、噪声源识别。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
采样率 f_s、点数 N、窗函数（Hanning/Hamming）、平均次数；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
05
注意事项
失效与边界必须加窗抑制泄漏；必须满足采样定理；Δf 由 N 决定，不是插值能解决的。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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