前言本人水平有限，文章仅作为自己的学习记录，且多用不严谨的、通俗易懂的语言去介绍。如有错误，希望大佬们多多批评指正。一、由周期矩形脉冲信号引入傅里叶变换1.1初识傅里叶变换 如上图(左)所示，时域f(t)为一个周期信号，在上一讲中，我们学习了傅里叶级数，可以对它求复指数形式的傅里叶级数展开，其中cn为离散的幅度谱。如上图(右)所示，横轴为频率轴，纵轴为幅值，称为幅度谱。但是这些不统一的符
傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅立叶变换用正弦波作为信号的成分。 f(t)是t的周期函数，如果t满足狄里赫莱条件：在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点，附f（x）单调或可划分成有限个单调区间，则F（x）以2T为周期的傅里叶级数收敛，和函数S（x）也是以2T为周期的周期函数，且在这
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2023-10-21 06:52:40
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虽然之前我的 文章目录一、从正弦波的合成说起1.1 复傅里叶级数的引入以及求解1.2 到底为什么要引入复数？1.3 复傅里叶级数的意义——频谱二、周期信号的频谱（线谱）三、非周期信号的频谱（连续谱）四、线谱与连续谱的关系4.1 周期信号的连续谱表示4.2 非周期矩形信号的连续谱五、傅里叶变换的引入 一、从正弦波的合成说起说来也真是佩服傅里叶他老先生及其敏锐的洞察力，他认为：所有周期信号都可以用若
有关傅里叶变换的知识整理傅里叶变换的含义傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。快速傅里叶变换FFT1.假设采样频率为Fs，信号频率fs，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一
这里写目录标题剪绳子二维数组查找滑动窗口最大值两个栈实现队列第一次出现的字符数组中重复的数字数组中出现次数超过一半的数字数组中只出现一次的两个数字调整数组顺序调整数组顺序数值的整数次方包含min函数的栈 剪绳子思路：1.尽可能剪成长度为3的长度，其次是为2的长度 最优： 3 。把绳子尽可能切为多个长度为 33 的片段，留下的最后一段绳子的长度可能为 0,1,2 三种情况。 次优： 2
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2023-09-02 16:35:20
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---恢复内容开始---为什么会引用傅里叶变换思想：引入了频域这一概念，将时域分析转变为频域分析，计算过程简单高效。 傅里叶级数 傅里叶级数展开，中心思想是任何信号都可以通过正弦和余弦正交得到，这里讨论的都是针对周期信号的函数，这里需要对欧拉公式的理解，但是书上没有讲这个，还有复变函数，高数中积分与极限思想傅里叶变换 如果说傅里叶级数讨论的是周期信号的展开，但是自然界中许多信号都并不
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2023-08-02 19:01:30
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参考：快速傅里叶变换(FFT)——有史以来最巧妙的算法？ 参考：快速傅里叶变换（FFT）超详解 快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform)，即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT）的高效、快速计算方法的统称，简称FFT，于1965年由J.W.库利和T.W.图基提出。 总结：FFT极大的加快了算法的计算速度，时间复杂度降低一个数量级别。FFT的思想将多项式表示为多项式乘积形式，
首先，在写这篇博客之前，我还没有完全学会FFT。先把...
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2018-12-11 18:38:00
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快速傅里叶变换学习笔记
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2018-11-30 11:41:00
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# 教你如何实现深度学习和傅里叶变换
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
input_data[输入数据]
deep_learning[深度学习]
fourier_transform[傅里叶变换]
output[输出结果]
start --> input_data
input_data --
# 深度学习实现傅里叶变换
## 前言
傅里叶变换是信号处理和图像处理中常用的数学工具，用于将一个信号或图像从时域转换到频域。深度学习是一种强大的机器学习方法，已经在各种领域取得了巨大成功。本文将介绍如何使用深度学习实现傅里叶变换，并提供代码示例。
## 傅里叶变换简介
傅里叶变换是将一个信号分解为一系列正弦和余弦函数的过程，从而得到信号在频域上的表示。傅里叶变换在信号处理、通信等领域有着
深度学习傅里叶变换公式实现流程
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## 1. 简介
深度学习傅里叶变换公式是一种用于将时间序列数据转换为频域表示的方法。在深度学习中，它通常用于信号处理、图像处理和自然语言处理等领域。本文将详细介绍如何实现深度学习傅里叶变换公式，包括每个步骤所需要做的事情和相应的代码。
## 2. 实现步骤
下表是实现深度学习傅里叶变换公式的步骤：
| 步骤 | 描
快速傅立叶变换的意义及应用 1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？ 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位
傅里叶变换将图像分解成其正弦和余弦分量，它将图像由空域转换为时域。任何函数都可以近似的表示为无数正弦和余弦函数的和，傅里叶变换就是实现这一步的，数学上一个二维图像的傅里叶变换为： 公式中，f是图像在空域的值，F是频域的值。转换的结果是复数，但是不可能通过一个真实图像和一个复杂的图像或通过大小和相位图像去显示这样的一个图像。然而，在整个图像处理算法只对大小图像是感兴趣的，因为这包含了所有我们需要的
快速傅里叶变换-正文 计算离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。 当用数字计算机计算信号序列x(n)的离散傅里叶变换时，它的正变换 (1)反变换(IDFT)是 (2)式
傅里叶变换（FT）傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。傅里叶变换公式： （w代表频率，t代表时间，e^-iwt为复变函数） 傅里叶变换认为一个周期函数(信号)包含多个频率分量，任意函数（信号）f(t)可通过多个周期函数（基函数）相加而合成。 从
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2023-09-26 20:27:56
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FFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里叶变换) 是离散傅里叶变换的快速算法，也是数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。用快速傅里叶变换能将时域的数字信号转换为频域信号，转换为频域信号后我们可以很方便地分析出信号的频率成分。单频信号FFT# single frequency signal
sampling_rate = 2**14
fft_size = 2**12
t
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2023-08-05 22:52:06
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快速傅里叶变换不能三言两语能解释清楚，自己看了一些资料，仍不敢说完全掌握了。快速傅里叶变换(FFT)的作用及解
原创
2022-10-11 23:00:55
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旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题前言一、旧版 pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结 前言这两天整理谱池化操作，需要用到傅里叶变换这个函数。后来提升了pytorch的版本以后，发现之前的torch.rfft() 函数在新版的pytorch中使用会报错，后来查阅资料，发现是新版
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2023-09-13 18:24:24
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目标在本节中，将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数傅立叶变换的某些应用程序函数：cv2.dft()，cv2.idft()等理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为**快速傅立叶变换(FFT)**的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找到。对于正弦信号,
