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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2024-07-29 17:38:11
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0. 一维序列卷积
np.convolve，注意 same/valid参数下（默认为 full），序列卷积出的结果的长度：
>> np.convolve([1, 2, 3], [0, 1, 0.5])
array([ 0. , 1. , 2.5, 4. , 1.5])
>> np.convolve([1, 2, 3],[0, 1, 0.5], 'same')
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2018-04-01 21:35:00
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说明：本文适合信号处理方面有一定的基础的人阅读，能够理解什么时候傅里叶级数和傅里叶变换，能够理解他们的核心思想以及基本原理，能够理解到底什么是“频率域”，能够从频率的角度分析信号。一、一些关键概念的引入1、离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率
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2023-08-21 15:15:50
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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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2024-02-03 22:14:41
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傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06Heinrich · 8 个月前作 者：韩 昊知 乎：Heinrich微 博：@花生油工人知乎专栏：与时间无关的故事谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第四章
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精选
2015-02-06 11:34:38
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概述我们知道，现实生活中能接触到的信号大都可以展开成傅里叶级数的形式，即表现为无数个余弦波（谐波）的叠加。其中，有的谐波振幅比较大，在信号中占主导地位。利用快速傅里叶变换，我们可以很方便地提取出这些起主导作用的谐波的频率（即题中说的主频率），为进一步还原出这些主要信号做准备。测试信号首先，生成一个含有大量噪声的信号：import numpy
t = numpy.arange(-10, 10, 1
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2024-04-17 07:54:03
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# Python 离散傅里叶分析入门指南
离散傅里叶变换（DFT）是一种在信号处理和频谱分析中非常重要的工具。对于刚入行的小白来说，了解如何在 Python 中进行离散傅里叶分析是非常重要的。本文将通过详细的步骤和代码示例，带您走过这一过程。
## 流程概述
首先，我们来看看进行离散傅里叶分析的基本步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 操作
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
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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2023-10-30 14:56:20
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终于有机会可以把傅里叶分析推导一遍了。其实我对傅里叶变换一直停留在认识层面，今天就要好好梳理一下，为什么这么多人要用它来处理信号，它到底有什么魔力。好，那我们就从傅里叶级数开始吧。一、周期信号傅里叶级数公式： 为什么上述公式需要用而不用其他呢？ 是由不同频率的正弦函数构成的。在自然界中，正弦是最普遍的现象，且易于表达和计算，所以首选是正弦函数。**傅里叶分析的基本思想是想将所有任意复杂的函数，都
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2023-11-26 20:02:40
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傅里叶分析的起源傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。那到底谁才是正确的呢？拉格朗日的观点是：正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的，但是，
原创
2021-12-14 16:27:35
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一、什么是频域从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走
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2023-01-05 14:36:36
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一维信号的傅里叶变换：fft(t)
二维图像的傅里叶变换：fft2(t)
fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’
0. 基础
f(t)=∑k=−∞∞αkeikt
1. frequency spectrum（频谱）分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表
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2016-11-13 19:07:00
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一维信号的傅里叶变换：fft(t)
二维图像的傅里叶变换：fft2(t)
fft2(x) ⇒ fft(fft(x)’)’
0. 基础
f(t)=∑k=−∞∞αkeikt
1. frequency spectrum（频谱）分析
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度（导数）的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表
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2016-11-13 19:07:00
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# Python傅里叶变换实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现傅里叶变换。傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，通过它可以将信号分解为一系列正弦和余弦函数。傅里叶变换在信号处理、图像处理等领域具有重要的应用。
## 傅里叶变换的流程
下面是实现傅里叶变换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
原创
2023-10-13 09:22:06
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# Python中的傅里叶变换与傅里叶反变换
## 1. 简介
傅里叶变换是一种信号处理技术，可以将一个信号从时域转换到频域，而傅里叶反变换则可以将频域信号转换回时域信号。在Python中，我们可以使用`numpy`库来实现这两种变换。在本文中，我将教你如何在Python中实现傅里叶变换和傅里叶反变换。
## 2. 流程
首先，让我们看一下实现傅里叶变换和傅里叶反变换的整个流程：
```me
原创
2024-06-29 06:37:48
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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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2024-09-02 18:55:04
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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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2024-03-13 18:05:31
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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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2024-05-28 09:53:46
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# Python傅里叶变换简介与代码示例
傅里叶变换是信号处理和分析中一种重要的数学工具，它能够将函数从时间域转换到频率域。这种变换在科学与工程中广泛应用，例如在图像处理、音频分析和数据压缩等领域。本文将介绍傅里叶变换的基本概念及其在Python中的应用，并提供相关的代码示例。
## 傅里叶变换的基本概念
傅里叶变换的核心思想是任何一个周期性信号都可以表示为一组正弦波或者余弦波的叠加。通过傅
原创
2024-08-29 07:20:19
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