(插图：德国MATCH DSP调音软件主界面)1、均衡器的调整方法：超低音：20Hz-40Hz，适当时声音强而有力。能控制雷声、低音鼓、管风琴和贝司的声音。过度提升会使音乐变得混浊不清。低音：40Hz-150Hz，是声音的基础部份，其能量占整个音频能量的70%，是表现音乐风格的重要成份。适当时，低音张弛得宜，声音丰满柔和，不足时声音单薄，150Hz，过度提升时会使声音发闷，明亮度下降，鼻音增强。中
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2024-02-06 06:48:42
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倒频谱定义 倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次
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2023-09-28 10:01:14
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FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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1. 傅里叶变换也就这四种情况,那么从这四种情况中我们可以概括出他们的规律,即: 非周期<--->连续 周期<--->离散 这个规律对于时域和频域上的信号是对称的。例如，如果时
（一）离散傅里叶变换（DFT）DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应该将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。基本性质：线性
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2023-08-17 17:16:28
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看到的跟大家分享一下。。。。 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如 果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却
FFT结果的物理意义 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这 就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知
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2024-01-06 20:35:58
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对FFT理论不明白的童鞋可以来这里（ FFT学习笔记<理论篇>）： 在了解完FFT的理论与算法流程之后，最重要的当然就是写代码啦，下面的两份代码将展示FFT在多项式乘法与高精度乘法中的运用。在那之前，还有一个重要的东西：
因为下面写的是迭代的FFT代码，而不是采用递归，所以多了一个对rev[]的处理：
我们假设每次将奇数项元素提出来之后，将其放到了序列的最后，如下： 0123456
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2023-11-14 15:31:57
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# Java中的快速傅里叶变换（FFT）算法
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。FFT在信号处理、图像分析、音频处理等领域具有广泛应用。本文将通过一个简单的Java示例来演示FFT的实现，并为您解析其背后的原理。
## FFT的基本原理
离散傅里叶变换是将一个序列转换到频域的数学工具，其公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{
原创
2024-09-15 04:25:16
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# FFT模板在Java中的应用
快速傅里叶变换（FFT）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它的计算效率极高，广泛应用于信号处理、图像处理及数据分析等领域。本文将介绍如何在Java中实现FFT，并提供代码示例和相关状态图、序列图，以便读者更好地理解FFT的基本概念和实现过程。
## FFT的基本原理
DFT的计算复杂度为O(N^2)，而FFT能将其降低到O(N log
原创
2024-09-23 04:24:40
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文章目录1、基2时间抽取FFT算法原理2、基2时间抽取FFT算法流图2.1、示例1 ~ 4点的序列表示成两个2点的DFT2.2、示例2 ~ 8点的序列表示成两个2点的DFT2.3、实例演示3、基2时间抽取FFT算法流图特点3.1、蝶形图的关系3.2、旋转因子的规律3.3、序列关系3.4、原位运算4、基2时间抽取FFT算法的复杂度 1、基2时间抽取FFT算法原理将一个长序列的DFT，表达为2个短序
# Java FFT 源码科普
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它在数字信号处理、图像处理及各种工程与科学领域中具有广泛的应用。本文将通过一个简单的代码示例来介绍Java中的FFT实现。
## 什么是FFT？
傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的数学工具。FFT则是傅里叶变换的优化版本，能够有效地减少计算复杂度，从 \( O(N^2)
原创
2024-10-12 05:22:49
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# 快速傅里叶变换（FFT）的原理与实现
## 引言
傅里叶变换是一种常用的信号处理技术，它将时域信号转换为频域信号，可以从频域上分析信号的频率成分。傅里叶变换的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，可以加速傅里叶变换的计算过程。
本文将介绍快速傅里叶变换的原理，讨论其在Java中的实现，并提供相应的代码示例。
## 快速傅里叶变换原理
快速傅里叶变换是一种基于分治
原创
2023-10-05 12:50:12
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## 如何在Java中使用FFT
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何在Java中使用FFT（快速傅里叶变换）。FFT是一种用于频域信号处理的重要算法，可以将时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个实现“java 使用fft”的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-12 03:48:08
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# Java FFT 包：科普文章
## 引言
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种十分重要的数学工具，在信号处理、图像处理以及其他领域中有着广泛的应用。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，使得我们能够分析信号中各个频率的成分。在计算机科学领域，我们经常需要进行傅里叶变换来处理音频、图像等数据。Java 中有许多优秀的 FFT 包可以帮助我们进行傅里叶变换的计算，本文将介
原创
2023-08-09 10:39:06
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