本篇文章详细解析了在Python中使用FFT进行快速傅里叶变换的过程，帮助读者深入理解信号处理中的核心算法。
FFT是DFT的高效算法，能够将时域信号转换到频域上。下面记录一段用Python实现的FFT代码：
```python
# encoding=utf-8
import numpy as np
import pylab as pl # 导入与matplotlib同时安装的绘图库
采样频率设置为8000Hz，采样点数设定为512个，即以每秒8000次的速度采集了512个信号值。以下是时间序列t的创建代码：
```python
sampling_rate = 8000 # 设置采样率为8000 Hz
fft_size = 512 # 设定采样点数为512个
t = np.linspace(0, 1, sampling_rate) # 创建从时间0到1秒的线性序列，以每秒8000次采集信号值。
```
5星
