傅里叶变换(Transformée de Fourier)在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。         傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-13 21:02:55
                            
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            目录 1 概念解释1.1 正弦波1.2 时域1.3 频域1.4 时域转频域2 傅里叶级数(Fourier Series)2.1 频谱2.2 傅里叶级数(Fourier Series)的相位谱3 傅里叶变换(Fourier Transformation)4 傅里叶分析的四种形式5 傅里叶系列公式推导5.1 傅里叶级数的推导 (FS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   傅里叶变换是信号的一种描述方式,通过增加频域的视角,将时域复杂波形表示为简单的频率函数,获得时域不易发现的与信号有关的其他特征。       根据时间域信号x自变量的不同,可以将信号分为连续信号x(t)和离散序列x[n],根据信号周期性不同,又可以将信号分为周期性和非周期性的,所以待分析的信号类型有四种形            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-26 18:38:01
                            
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            关键词:复数,欧拉公式,正弦波,复数正弦波概述傅里叶变换在科学计算、图像处理、信号等方面有着广泛的应用,也是作为一个进阶的程序员所必须要了解的。傅里叶变换听起来非常复杂,但实际上在计算机上实现和理解都非常简单。我整理出几篇笔记,以Python实现为主,不考虑太多数学公式,方便自己,也方便大家自学。注:早期的科学科学计算大多数都是MATLAB实现的,所以国内外很多课程代码都是MATLAB实现的。本着            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            LED音乐频谱显示的核心算法就是快速傅里叶变换,FFT的理解和编程还是比较难的, 
特地撰写此文分享一下 
研究 
成果。 
 
一、彻底理解傅里叶变换快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是离散傅里叶变换的一种快速算法,简称FFT,通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域。模拟信号经过A/D转换变为数字信号的过程称为采样。为保证采样后信号的频谱形状不失            
                
         
            
            
            
            在移动设备的信号处理和数据分析中,傅里叶级数应用广泛。特别是对于Android设备,傅里叶级数不仅可以帮助优化信号处理,还能用于音频分析等应用。本文将细致探讨“Android 傅里叶级数”的相关技术与实现过程,以帮助技术人员更好地理解这一主题。
从理论上讲,傅里叶级数是一种通过正弦和余弦函数表示一个周期性函数的方法。我们可以用以下公式表示傅里叶级数:
$$
f(t) = a_0 + \sum_            
                
         
            
            
            
            # Android 中的傅里叶算法简介
傅里叶变换(Fourier Transform, FT)是一种数学变换,可将信号转换到频域。在Android开发中,傅里叶变换广泛应用于音频处理、图像处理和信号分析等领域。本文将介绍傅里叶变换的基本概念,并给出一个在Android上实现快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的简单示例。
## 傅里叶变换的基本概念
傅里            
                
         
            
            
            
            目录一、傅里叶级数(Fourier Series、FS)的实数域表示二、傅里叶级数(Fourier Series、FS)的复数域表示三、傅里叶变换(FT)的引出四、DTFT、DFT、FFT的引出第一次认识傅里叶(Fourier)是在大二那年的《信号与系统》课上,当时学这门课也不知道有啥用,听的也是一愣一愣的。。最后也仅仅是达到了期末前三天记了点公式,能考个试的水平,当初想着以后怎么也不会再接触通信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.理解二维傅里叶变换的定义    
1.1二维傅里叶变换    
1.2二维离散傅里叶变换    
1.3用FFT计算二维离散傅里叶变换    
1.3图像傅里叶变换的物理意义    
2.二维傅里叶变换有哪些性质?    
2.1二维离散傅里叶变换的性质    
2.2二维离散傅里叶变换图像性质    
3.任给一幅图像,对其进行二维傅里叶变换和逆变换    
4.附录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这一章我终于知道了信号的概念——一个关于时间的函数。这个真的很重要,我一直以为信号指的就是一段波,不管在时域还是频域,亦或者是物理上的波,都可以叫信号,可能那也是一个广义的定义吧,大家都这么叫,没有问题。 当然,在傅里叶得出这个结论时,并没有严格地设定好这个结论成立的条件,狄利克雷补充了这些条件,即傅里叶展开需满足以下条件: 而绝大部分工程问题遇到的都是有限的问题,因此大部分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.FFT(Fast Fourier Transform)是什么作者:肖畅 FFT是 Cooley & Tuket 两人1965年提出的快速计算DFT的算法。这背后还有个故事,美国和苏联1963年签了个核试验禁令,互相约定大家都不搞核试验了。但是美国不放心啊,怕毛子说一套做一套,肯尼迪就请了一堆科学家开会,说想搞一套不用去苏联检查就能探测到核试验的设备。美国在苏联周围放了一圈声波探测仪,但            
                
         
            
            
            
                  一、基础知识    考研阶段学习过傅里叶级数,而最近的项目正好是用C语言编写傅里叶变换,于是很认真的复习了傅里叶级数。可是无奈,看来看去反而晕晕乎乎的。后经师兄师姐的指教,才得知对于工程中的信号处理,研究周期性的傅里叶变换都没有现实意义,而傅里叶级数更没有什么关系。                   
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              傅里叶变换主要分为连续和离散两大块。对连续时间信号的分析,从周期信号的傅里叶级数(FS)展开到统一的傅里叶变换(FT),是一套完整地体系。离散时间信号的傅里叶分析和连续时间信号的分析非常像,但确实是不同,没法统一地表示,主要区别在“求和”和“积分”上。FS,FT,DFS,DTFT,DFT构成了整个傅里叶分析的体系。   不管是哪种变换,都满足“周期-离散”,“非周期-连续”的对应关系。这个关系            
                
         
            
            
            
            [导读] 今天来聊聊如何实现快速傅立叶变换FFT及其应用,希望大家喜欢。直接谈FFT,可能没这方面基础的同学,不太能明白,先看看它的相近较容易理解的几个概念吧。啥是傅立叶级数?在数学中,傅里叶级数(Fourier series)是把类似波的函数表示成简单正弦波的方式。更正式地说法是,它能将任何周期性函数或周期信号分解成一个(可能由无穷个元素组成的)简单振荡函数的集合,即正弦函数和余弦函数(或者,等            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、用途:“任意”的函数经过一定的分解,都能够表示为正弦函数的线性组合形式。比如想要过滤一首音乐中的噪音,我们可以使用傅里叶变换将叠加后的图像分离为一个个纯声的正弦图像,去掉特定频率的噪声就能实现噪声的过滤。当然傅里叶公式的应用场景很多,下面我们来通过一段图文分析傅里叶公式的含义。 二、缠绕图像我们可以将叠加后的波形图绘制到缠绕图像上去,缠绕频率指“每秒几圈”,频率越低则图像越复杂,当频            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             前面写过关于傅里叶算法的应用例子。《基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)》当然也就是举个例子,主要是学习傅里叶变换。这个重采样思路还有点瑕疵,稍微改一下,就可以支持多通道,以及提升性能。当然思路很简单,就是切分,合并。留个作业哈。本文不讲过多的算法思路,傅里叶变换的各种变种,绝大多数是为提升性能,支持任意长度而作。当然各有所长,当时提到参阅整理的算法:https://git            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            傅氏级数即傅里叶级数。法国数学家傅里叶发现,任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示(选择正弦函数与余弦函数作为基函数是因为它们是正交的),后世称为傅里叶级数(法语:série de Fourier,或译为傅里叶级数)。傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。中文名傅氏级数外文名série de Fourier全             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录【实验目的】【实验设备】【实验内容】1.某系统的频响函数编辑,试画出其对数幅频特性与相频特性。编辑 2.试画出频响函数编辑 的对数幅频特性。3.已知信号为编辑,用MATLAB编程实现该信号经冲激脉冲,抽样得到的抽样信号fs(t)及其频谱。令参数E=5,τ=0.5,采用抽样间隔 4.对题3获得的抽样信号,采用截止频率为4pi的低通滤波器对其滤波后重建信号f(t),并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            图像滤波分为空间域滤波和频域滤波,空间滤波的内容见本人的另一篇文章:   
 清逸:MATLAB中的图像变换之线性空间滤波zhuanlan.zhihu.com 
      本文主要讲述如何在MATLAB中实现频域滤波,那么,怎么实现呢,我们这里讲的所有的滤波都是通过傅里叶变换在频域中实现的,所有这部分和傅里叶变换渊源很深,至于傅里叶变换本身,我自己也不能解释的很清楚,我们只讲他如何在matlab            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、傅里叶级数   核心思想:周期函数\(f(t)\)可以看成是一系列频率(周期)不同的周期函数\({f_k}(t)\)的叠加,即:\[\begin{array}{c}f(t) = {c_1}{f_1}(t) + {c_2}{f_2}(t) +  \cdots  + {c_n}{f_n}(t)\\ = \sum\nolimits_{k = 1}^n {{c_k}} {f_k}(t)\en            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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