⑴实际测量周期信号的大的值(或平均值)及波形系数由此求出周期信号的有效值。
该方案仅适用于一些某个特定的标准交流周期信号，神怪书标准正弦信号、对称三角波信号等。
这是只不过是对标准正弦交流电交流信号满足的条件：这对点对称三角波信号满足：致使也可以是从测量大值的方法计算出有效值。
但这种方法只适用于某一特定的标准交流周期信号。
⑵数值积分方案：即根据(其中：fs为采样频率，ts为采样周期，t为信号周期)。
该方案所必需的常规西下高速高精度重新采样模块和接受浮点数的n次乘法运算、n次加法乘法运算、1次除法运算和1次平方根乘法运算，以致会大量的占用资源cpu系统内存和运行时间，特别是实时性具体的要求高的场合会未知问题。
⑶需要傅里叶变换方法。导致任何周期信号都可以不物质分解为直流量、基波及各次谐波分量的不叠加，令其对应频率的有效值为ai(i＝0,1,2,l,n)。
其中，n为输入值，由计算精度及硬件实现能力约束。
其不对应的有效值计算公式为的原因对周期信号进行fft运算电脑资源大量的内存资源，对硬件要求和软件算法均很高，并且其精度受截断频率n的制约，会大量的占用cpu系统内存和运行时间，进而可能导致精度与计算时间开销要抚剿考虑。
fs在信号与系统中意思是采样率
fs.通俗一点的讲那是1s模数转换器对模拟信号采样的点数，你对信号信号通过一些方法的处理，都会牵涉到采样率，他是可以度量单位你的信号时间，还有做fft时，你的频率分辨率也和采样率有关系等等，那样的话请解释就跟知道了。
dft算法，是后傅里叶级数在时域和频域上都离散的形式，将时域信号的采样旋转为在线性系统时间傅里叶变换频域的采样。
fft算法，是离散化方法傅里叶变换的快速算法，它是依据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅里叶变换的算法进行再改进完成的。它对傅氏旋转的理论没有新的算法发现自己，可是这对在计算机系统或则说数字系统中应用分与合傅里叶变换，可以算进了一转身。
类比一维fft变换，幅值就是频谱图，高频段代表变化剧烈震颤的信息，低频段代表变化极慢的信息，哪个频段幅值高，就表示这种变化频率的信息强度大，详细解释了物体灰度变化的地方如何确定的确。相位图代表时间信息、空间信息，决定了不同频率信号出现的时间也可以空间位置，详细解释了物体的形状。
象全是由灰度图来fft我得到相位幅值图的。
