一、实验目的 (1)加深对快速傅里叶变换(FFT)基本理论的理解。 (2)了解使用快速傅里叶变换(FFT)计算有限长序列和无限长序列信号频谱的方法。 (3)掌握用MATLAB语言进行快速傅里叶变换时常用的子函数。 二、实验涉及的MATLAB子函数 1.fft 功能：一维快速傅里叶变换(FFT)。 调用格式： y＝fft(x)；利用FFT算法计算矢量x的离散傅里叶变换，当x为矩阵时，y
文章目录前言一、lena图片的傅里叶(反)变换二、令相位为0进行傅里叶反变换三、令振幅为1进行傅里叶反变换四、双谱重构五、旋转90度观察频谱图区别 前言傅立叶变换之后的正弦信号每个点都是复数，如a+bi幅值是：根号下a平方＋b平方相位是：arctan(b/a)实部是：a虚步是：b幅度和相位结合在一起，就能完全表示傅立叶变换的结果；实部和虚步结合在一起也能完全表示。但是并不是说相位等于虚部。频谱图
转载
2023-12-21 10:00:31
238阅读
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
转载
2024-01-16 17:04:46
78阅读
目录一、傅里叶变换二、Numpy实现傅里叶变换1、实现傅里叶变换代码2、实现傅里叶的逆变换代码三、OpenCV 实现傅里叶变换1、实现傅里叶变换代码2、实现傅里叶逆变换代码四、高通滤波和低通滤波1、高通滤波和低通滤波概述2、Numpy 实现高通滤波3、OpenCV 实现低通滤波一、傅里叶变换任何连续周期信号，都可以用适当的一组正弦曲线组合而成相位：不是同时开始的一组余弦函数，在叠加时要体现开始时间
转载
2024-08-06 12:05:45
109阅读
不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作用较小；中频信息决定了图像的基本结构，形成了图像的主要边缘结构；高频信息形成了图像的边缘和细节，是在中频信息上对图像内容的进一步强化。用傅里叶变换可以得到图像的频谱图: •
转载
2023-11-02 08:10:30
209阅读
1.前言 本函数完全是基于Java语言及其相关计算工具包完成，已经应用与实际。 众所周知，当我们需要对信号进行分析时，基本都会用到傅里叶变化函数，但是基于Java平台缺少相关的傅里叶函数，或者有的工具包里面虽然有包，但是在实际计算的时候却出现问题。因此需要自己根据傅里叶变换的原理写出相关函数，这样更加靠谱。傅里叶变换作用就是将时域波形转换到频域以观察信号的规律。 本函数首先包含一个计算工具类Com
转载
2023-07-18 23:30:29
125阅读
1、介绍。 在类FourierUtils的fftProgress方法中，有这个代码段，我们可以将Complext.euler(flag * i)提前计算好，设置大小为2次幂N，如果没有的话，也要调节到2次幂N。我们设置大小为N,求得复数数组，前半部分存储给FFT使用的，后半部分给IFFT使用。2、其中复数类和工具类代码不变。可以直接使用文章傅里
转载
2024-02-13 23:07:40
56阅读
FFT(Fast Fourier Transform)离散傅里叶变换（DFT）是来计算多项式在 个特殊点的值。而 快速傅里叶变换（FFT）是一种快速有效率的对DFT的实现。FFT可以被用到加速多项式乘法和两个大整数乘法中。快速傅里叶变换加速多项式乘法，其大致过程是将两个多项式的系数表示通过FFT转化为点值表示（时域到频域），然后计算两个多项式点值表示的乘积得到原多项
转载
2024-05-23 16:00:58
59阅读
在运用之前我们需要知道他是什么？是怎么来的？怎么去应用。傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的组成成分，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组成成分，在时域他们是相互重叠在一起的，我们需要运用傅里叶变换把他们分开并在频域显示出来。连续傅里叶变换（Fourier Transform）如下： &nb
转载
2023-09-20 12:02:00
360阅读
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
转载
2023-12-07 01:04:24
112阅读
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
转载
2023-12-12 14:42:02
73阅读
傅里叶变换应该是在大一或者大二的时候就开始接触了，一直对其都是一知半解的状态。不是很清楚到底是干啥的，想趁着国庆假期好好学习一下（主要是算法太难了，想换换心情，算法太虐了）。本文参考了几位大佬的文章再加上一些FFT在雷达信号处理的用处以及自己的一点理解，另外本文只是简单了解傅里也变换的基础定义和内容，不涉及具体的公式推导。1、傅里叶变换（FT）的目的 傅里叶变换的目的是将时域（即时间域）上的信
转载
2023-07-23 22:13:33
130阅读
0. 预备知识快速傅里叶变换旨在解决离散傅里叶变换DFT计算量大效率低的问题。当我们想要抑制噪声提取出某段信号中的有效信息时，如系统模型辨识或者是使用高精度力传感器测量人体腕部寸关尺脉搏信号这类应用，应该如何设计采样流程？首先，应当考虑采样频率的问题，根据香农采样定理，采样频率应大于等于目标信号频率最高频段的2倍，工程中通常取2.56到4倍的频率。采样频率可以直接配置传感器的采样触发信号，对于采样
转载
2024-06-05 05:18:24
84阅读
快速傅立叶变换（FFT）FFT的里有许多地方我也搞不懂，我不想懂也不需要懂，知道结论能用就行了。。。看了好多天的鬼东西，本来觉得好难，看完之后觉得也不过如此。单位复根： 递归的形式：void FFT(complex<double> a[],int n){
if(n==1) return;
complex<double> *a0=new comple
转载
2024-01-16 16:09:57
74阅读
文章核心是两部分： （1）从直观和本质的角度，说明为什么快速傅里叶变换的结果是复数； （2）详细说明了MATLAB中fft函数的运用方法，并给出了fft幅度谱的求解代码。 但要真正了解快速傅里叶变换，核心是理解“FFT的计算原理”！！！目录一、直观解释二、本质原因之FFT的计算原理 （关键）三、MATLAB中fft函数说明函数形式参数说明四、 FFT求频率-幅值谱的MATLAB 代码五、扩展阅读一
转载
2024-01-16 16:13:33
54阅读
# Java快速傅里叶变换科普
快速傅里叶变换（FFT）是一个强大的数学工具，广泛用于信号处理、图像处理和科学计算等领域。它可以将时间域信号转化为频域信号，并在频域中对信号进行分析。本文将通过Java中的实现示例，带你深入理解快速傅里叶变换的原理及应用。
## FFT的基本原理
傅里叶变换的核心思想是将复杂信号分解为一系列简单的正弦波。从数学上讲，连续信号的傅里叶变换可以由以下公式定义：
原创
2024-08-30 04:30:28
107阅读
# 在Java中实现快速傅里叶变换 (FFT)
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法，广泛应用于信号处理领域。本篇文章将帮助初学者理解如何在Java中实现这一算法。我们将分步进行，确保每一步都非常清晰。
## 流程概述
下面是实现FFT的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-09-30 04:33:52
43阅读
傅丽叶变换（二） ——(java)算法实现 离散傅里叶变换离散傅里叶变换使得数学方法与计算机技术建立了联系，这就为傅里叶变换这样一个数学工具在实用中开辟了一条宽阔的道路。因此，它不仅仅有理论价值，而且在某种意义上说它也有了更重要的实用价值。离散傅里叶变换的定义如果x(n)为一数字序列，则其离散傅里叶正变换定义由下式来表示傅里叶反变换定义由下式来表示由(1)和(2)式可见，离散傅里叶变换是直接处理离
转载
2023-10-28 15:04:51
169阅读
import cv2
import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt
def magnitude(x, y):
x_m = x * x
y_m = y * y
z_m = x_m + y_m
return np.sqrt(z_m)
img = cv2.imread("lena
转载
2023-06-26 11:55:18
130阅读
用途在O(nlogn)O(nlog_n)O(nlogn)复杂度内解决多项式乘法 比O(N2)O(N^2)O(N2)要优A(x)=a0+a1x+...+anxn
原创
2022-07-15 10:33:11
242阅读
