1樓：子非魚
你的方法其實隱含了乙個假設，假設了在負無窮到正無窮時間內訊號是你所擷取訊號的週期延拓，但實際上的訊號通常不滿足這個假設，處理後的塊與塊之間是不連續的。你說的這個方法實際上也有應用，滿足這個假設的訊號可以人為產生，如LTE的OFDM符號，就可以這麼幹。
2樓：如夢亦如幻
濾波器有兩種：數字和模擬
模擬不可能做了傅利葉變換，再逆變回去。所以直接pass。
數字的低通濾波都是有自己的目的，不然就直接保證原始輸出就可以了。
先不考慮濾波增加的位寬和運算。傅利葉變換再反變換的運算過程問題很多：運算量大，結構複雜都是好的了。
最大問題是實時性太差，每次濾波都要取一堆資料，然後延遲被拉大。
3樓：可曾記得愛
頻域加窗就是時域上的卷積，頻域加矩形窗就是時域卷上乙個sinc函式。你看看sinc函式長啥樣，長長的尾巴望不到邊，這會導致你的時域上訊號展寬，造成嚴重的碼間串擾。此外還有乙個問題就是sinc函式是個非因果訊號，你要是近似只能把sinc函式右移到y軸左邊函式值大小忽略不計的地步。
結合前面所述的sinc函式衰減很慢的特性，這也會給你帶來更長的時延，給實時處理帶來很大的問題。
4樓：心如止水
這個問題也困擾了我很多年，我曾經諮詢過很多的高校的教授，高校教授給我的回答說是可以這麼做，但在實際的工程當中，比如振動分析，訊號解調處理的時候，這麼做是會帶來嚴重的時域上的誤差的，尤其是當帶通的兩邊相鄰的部位出現乙個很高的峰值的時候，由於FFT帶來的能量洩露，會滲透到帶通中，等於就是引入了乙個不存在的頻率分量。這個時候反FFT的時候，就會出現兩邊翹起來的現象。另外還是乙個計算資源的問題，嵌入式裡邊如果直接FFT，會造成記憶體消耗大幅度上公升。
5樓：理型世界
1、fft點數低時，柵欄效應嚴重，無法精確地濾波。例如取樣率44kHz，通帶到5500Hz低通濾波，你算一下N為多少時頻域矩形窗上限才能與5500Hz足夠接近。
點數越多，延時越大。
2、由於fft的混疊效應和頻譜洩漏。資料要低通濾波，而且要加窗。
3、ifft結果非實數。
綜上，這方法bug太多了，3是關鍵性bug。
所謂濾波，是對時域訊號進行運算，在時域卷積衝激響應，每一時刻都產生輸出。
6樓：ltnn
根據傅利葉變換的對稱性，問題可以模擬為時域是完美方波的頻域特性，此時頻域出現高頻分量了，如果這個「高頻」的性質出現的時域上，稱為碼間串擾。此時雖然頻域上好了，但實際用的時候總歸回到時域上，碼間串擾導致時域不好處理了。歸根結底還是傅利葉變換頻域的有限性對應時域的無限性造成的，反之亦然，實際使用中只能適當取捨，兩方面兼顧。
7樓：
題主，我想了一下。你這相當於是在做訊號發生器。
先用fft把訊號所含的頻率成分展開。然後只選擇幾根感興趣的譜線所在的頻率，記錄下他們的幅度和初相。然後通過ifft變回離散時域。這不就是合成訊號發生器嗎？
8樓：Leung Garging
可以是可以的，如果沒有計算效率要求的話。
從實時濾波的角度來說，普通的FIR和IIR相對簡單，只要計算乘加就OK了，效果也好。
如果FFT的話，首先需要動態劃窗計算各個時點的頻譜，然後加窗，再做IFFT反演，雖然可以去掉一切不想要的頻率成分，但是計算實在複雜太多。
我認為低通濾波只是乙個工具，主要是為了留下更感興趣的低頻成分，如果高頻僅僅殘留一點點不影響結果的話，何不採用計算簡單而且效果也不錯的簡單實現呢。
9樓：Xi Yang
其實是能的，但有乙個問題：時域和頻域的效能不能兼得。
如果簡單地頻域乘方窗，會有「完美」的頻率特性；但在時域上看，它會產生很強的抖動，通常你不會要這樣的東西。
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