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然后我們分別對全場應用FFT和半解析FFT。 圖2展示了不同情況下FFT和半解析FFT所需的采樣點。可以發(fā)現(xiàn)當場有強二次相位時，半解析FFT需要比FFT少得多的抽樣點。 在圖3中我們給出了三個典型位置的角頻譜的振幅。解釋了波陣面相位的物理意義，因此當波陣面相位非常小時，在FT中衍射效應占主導地位。

然后我們分別對全場應用FFT和半解析FFT。 圖2展示了不同情況下FFT和半解析FFT所需的采樣點。可以發(fā)現(xiàn)當場有強二次相位時，半解析FFT需要比FFT少得多的抽樣點。 在圖3中我們給出了三個典型位置的角頻譜的振幅。解釋了波陣面相位的物理意義，因此當波陣面相位非常小時，在FT中衍射效應占主導地位。

Huygens PSF 不是基于 FFT 的。最終結果是Huygens PSF 通常比 FFT PSF 慢，但對于 FFT PSF 假設不適用的情況更準確。FFT PSF 假設有問題，因此應使用惠更斯 PSF 的一些常見情況是： 像面相對于主光線明顯傾斜 出瞳相對于入瞳明顯失真光學系統(tǒng)的Huygens PSF 計算如下。光線網格從光源點追跡到像面。

還集成了 FFT加速器，支持1024點復數(shù)FFT運算或2048點實數(shù)FFT運算，顯著提升了信號處理效率，滿足復雜的音頻處理需求。

FFT、1/3倍頻程(1/3 Octave)、臨界頻帶(Critical Band) FFT和1/3倍頻程多用于表述聲音能量在頻域上的分布。它們的縱坐標為聲音幅值，比如聲壓級dB、A計權聲壓級dB(A)等，橫坐標為頻率。FFT和1/3倍頻程最明顯區(qū)別之一是頻率坐標的分辨率。

</p><p><br></p><p><strong>實操：</strong></p><p>步驟1：打開ADAMS PostProcessor后處理軟件，繪制加速度曲線，完成FFT轉換；</p><p><span style="color: rgb(25, 27, 31); background-color: rgb(255, 255, 255);">1.1 單擊菜單欄：Plot—FFT，按步驟設置</

還集成了 FFT加速器，支持1024點復數(shù)FFT運算或2048點實數(shù)FFT運算，顯著提升了信號處理效率，滿足復雜的音頻處理需求。存儲資源：內置320KB SRAM和16Mbit Flash，滿足代碼存儲與實時數(shù)據(jù)處理需求，同時支持雙Bank固件升級機制，提供一次性燒錄存儲器以保存用戶密碼，確保數(shù)據(jù)安全。

不同情況下FFT和半解析FFT的抽樣點于圖4給出。結果顯示在強球形相位情況下，由于相位差，需要更多的抽樣點，這導致了半解析FT的抽樣數(shù)量同樣增加了。 4.結論我們論證了半解析FFT的推導并且展示了幾個數(shù)值例子。事實表明，半解析FFT的采樣僅取決于余項場。在波陣面相位較強的場中，半解析FFT需要的采樣點明顯較少。 參考文獻[1] E. O.

利用VirtualLab Fusion中提供的FFT/SFT以及PFT算法，可以實現(xiàn)多種光場傳輸算法，如通過FFT/SFT以及逆向FFT和逆向SFT可以實現(xiàn)快速Rayleigh-Sommerfeld integral. 三、利用不同的算法組合實現(xiàn)多樣化的運算。

FFT MTF也可以計算實部、虛部、相位或方波強度分布（即黑白相間條紋）的結果。基于FFT的計算點擴散函數(shù)和MTF的方法是眾所周知的，該方法基于夫瑯禾費衍射理論。其主要假設有： F數(shù)足夠大使得標量衍射理論成立 衍射PSF能量顯著區(qū)域遠小于光學系統(tǒng)出瞳到像面的距離 出瞳相對入瞳沒有明顯畸變。

自 1990 年代 Moulinec 和 Suquet 提出基于 FFT 的線性解析法以來，譜方法憑借其無需網格劃分、直接處理微觀圖像的優(yōu)勢，迅速成為挑戰(zhàn)傳統(tǒng)有限元法（FEM）的利器。 然而，早期的 FFT 框架大多局限于剛塑性或線性彈性。2012 年，Ricardo A.

Moore-Glasberg模型又可細分為FFT方法和CPB方法。FFT方法比CPB方法的結果更準確，尤其是當聲音具有明顯的純音成分的時候，FFT方法更適合一些。而CPB方法的優(yōu)點是方便與其他基于CPB方法的響度計算模型進行對比，它的計算效率比FFT方法更高。

代替了方程（2）和（4）中的兩個FFT, 這兩個FFT被用于處理標準SPW算子中數(shù)值工作量的巨大光場，修改后的算子執(zhí)行三個簡單的FFT。盡管如此，一個額外的FFT步驟是必要的：二次相位項的解析處理。式（15）導致新算符的數(shù)值性能提升。與SPW傳播算子相反，增大的傳播距離主要是給半解析SPW算子引入一個慢振蕩相位項。這種較慢的相位振蕩可以減少采樣工作。

b)其次，傅立葉變換必須設置幾個變量，如FFT（快速傅里葉變換）窗口形狀、FFT窗口長度等，設置這些變量需要一些先前的經驗，此外通常還需要為每個事件逐個設置變量，這顯然超出了一般用戶的分析能力。 c)第三，如何考慮多通道激勵中不同時域信號之間的相關性以及通道信號到模型的映射，這代表了一個重要的數(shù)據(jù)管理和重復使用性問題。

圖 5 瞬態(tài)模型部分載荷工況下測線1和2的徑向和切向速度對尾水管中模擬的壓力結果進行快速傅立葉變換(FFT)。分析的信號為非穩(wěn)態(tài)模擬的最后5秒，此時旋轉渦帶已完全展開。下圖展示了FFT分析后的結果。旋轉渦帶的存在通常由對應于轉輪轉速的頻率（Rheingans 頻率）的0.2-0.4的頻率來表示。

b)其次，傅立葉變換必須設置幾個變量，如FFT（快速傅里葉變換）窗口形狀、FFT窗口長度等，設置這些變量需要一些先前的經驗，此外通常還需要為每個事件逐個設置變量，這顯然超出了一般用戶的分析能力。 c)第三，如何考慮多通道激勵中不同時域信號之間的相關性以及通道信號到模型的映射，這代表了一個重要的數(shù)據(jù)管理和重復使用性問題。

b)其次，傅立葉變換必須設置幾個變量，如FFT（快速傅里葉變換）窗口形狀、FFT窗口長度等，設置這些變量需要一些先前的經驗，此外通常還需要為每個事件逐個設置變量，這顯然超出了一般用戶的分析能力。c)第三，如何考慮多通道激勵中不同時域信號之間的相關性以及通道信號到模型的映射，這代表了一個重要的數(shù)據(jù)管理和重復使用性問題。