2
我有一个问题的理解从MATLAB信号中的一些代码片段处理工具箱FIR2（）函数：傅立叶时移在Matlab fir2（）函数中做什么？
% My comment: at this point vector H contains nn+1 (nn is an even number) points (double numbers) of amplitudes for a dense frequency grid
% Fourier time-shift.
dt = 0.5 .* (nn - 1);
rad = -dt .* sqrt(-1) .* pi .* (0:npt-1) ./ (npt-1);
H = H .* exp(rad);
%My comment: now H contains nn+1 complex numbers
%My comment: creates a horizontal mirror with 2*nn points
Hconj = [H conj(H(npt-1:-1:2))]; % Fourier transform of real series.
ht = real(ifft(Hconj)); % Symmetric real series.
%My comment: throws away the half after ht[nn]
b = ht(1:nn); % Raw numerator.
wind = hamming(nn);
b = b .* wind(:).'; % Apply window.
什么让我困惑的是： - 如果我注释掉傅立叶时移，IFFT的结果是对称的如果我离开傅里叶时移码完好无损，ifft的结果在ht [nn]周围不再是对称的，但它在ht [nn/2]和ht [3 * nn/4]周围有两个对称的组。 ]，而ht [nn]周围的两个部分在情节中看起来真的不同。但是ht [nn]之后的所有内容都会被丢弃，所以如果我需要最终的输出是对称的，那么我必须离开傅立叶时间偏移。
为什么傅立叶时间偏移需要？我可以在我的C++应用程序中用一些更简单的算法替换它，它不使用复数，并且仍然在ht [nn/2]周围出现nn个对称点，所以我可以在ht [nn]之后丢弃所有的东西？
P.S.我只看过有无傅里叶时间转换的情节，并注意到我可以通过将第二个结果nn/2移到右边来获得相同的结果。因此，理论上我可以避免在我的C++应用程序中使用傅里叶时间偏移，但只需将nn/2的实际结果向右移动，然后在nn后丢弃所有内容。我对吗？是否安全？