提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基2 FFT二、使用步骤1.分解2.旋转因子代码 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在学习各种基FFT之前，先来简单了解一下matlab的fft()函数是怎么做的。
MATLAB提供了一个称为fft的函数用于计算一个向量x的DFT。调用X= fft(x,N)就计算出N点的DFT。如果向量x的长度小于N
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2024-06-28 07:26:20
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迭代器 可迭代对象 内部含有__iter__方法的就是可迭代对象，遵循可迭代协议。
可迭代协议： 假如我们自己写了一个数据类型，希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来，那我们就必须满足for的要求。这个要求就叫做“协议”。
可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部
学习目标使用OpenCV计算傅里叶变换使用Numpy中的傅里叶变换（FFT）傅里叶变换的应用学习函数如下：cv2.dft()，cv2.idft()
理论傅里叶变换用来分析不同滤波器的频率特性。对于图像而言，2D离散傅里叶变换（DFT）用于寻找频率域。傅里叶变换的快速算法，FFT，常用于计算DFT。对于正弦信号，，我们称f为频率信号，如果频率域确定，那么我们可以看到f的具体形状（spike）。如果一
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2024-06-16 20:53:17
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OpenCV Python 图像变换【目标】利用OpenCV 对图像进行 傅里叶变换利用NumPy的FFT函数傅里叶变换的应用cv2.dft(), cv2.idft()【原理】傅里叶变换常用于频域图像分析。对于图像来说，2D DFT 常用于寻找频域特征，一个快速算法 FFT（Fast Fourier Transform）用于计算DFT。更详细的资料请查找图像处理或者信号处理和 【参考】。对于正弦信
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2023-08-10 18:00:46
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文章目录文章目录前言N19:不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中1、详解2、总结N20:遇到意外情况时应该抛出异常，不要返回None1、详解2、总结N22:用数量可变的位置参数，给函数设计清晰的参数列表1、详解2、总结前言提示：Effective Python第二版，作者是Brett Slatkin, Google首席软件工程师，立足于python3，主要讲解原理与常见用法。第3章主要讲
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2024-06-16 20:53:22
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Facebook的caffe2是caffe的升级版，相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace，基本数据结构blob和net保持不变。关于caffe2的教程，英语好的人可以看官方教程，英语不好的朋友可以看caffe2教程入门（python版），也是基于官方教程整理出来的，整理的也比较好。下面是我对“ca
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2023-12-03 12:07:07
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题外话 好久没更新了，这段时间实在是摸鱼，人快闲出毛病来了。这是一个选修课的大作业的一部分，2D-FFT的思路是借鉴了一个博客的，但做了少许改进。DCT是自己写的，都不难。这门课咋只得了81分，破防了。一、2维FFT简述 就不放公式了，2维FFT就是两次一维FFT。一个2维信号可以看作一个矩阵，先行再列或者先列再行都可以。示意图如下图所示： 如前所述，2维FFT编写的关键仍在1维FFT。按照蝶形流
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2023-09-30 09:21:07
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无奈笔记本的性能太渣，双系统切换太麻烦，索性就拿tx2来当第二台电脑，需要在linux上跑的demo都放到tx2上跑； 先安装caffe（我重刷了两次机o(『﹏『)o）。 先配置依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
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2024-08-22 10:11:07
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Matlab数字数字图像处理函数汇总：
1、数字数字图像的变换
① fft2：fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
②ifft2:：ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换，如：
i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
k=ifft2(j);
2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器
python写短时傅里叶变换调用“ torch.stft ”函数torch.stft() 是 PyTorch 中用于计算短时傅里叶变换 (STFT) 的函数， 它的主要功能是将一个 1D/2D/3D 张量组成的时间序列 (time series) 转化为 STFT 值。该函数通过在时间域上对信号进行滑动窗口并执行 FFT 来计算 STFT。它的函数原型如下：torch.stft(input, n_
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2024-04-12 09:30:35
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FFT（2）
原创
2022-12-31 01:03:06
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数字图像处理——图像变换（二维离散傅里叶正逆变换fft2/fft2、离散余弦正逆变换dct2/idct2、频谱正逆平移fftshift/ifftshift、幅度谱与相位谱）| 例题与分析
原创
2022-12-12 15:55:41
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这里的x是16行，1024列的数据。 clc;clear all;close all;
fs=1000;
f0=10;
f1=20;
f2=30;
f3=40;
ts=1/fs;
t=0:ts:1023*ts;
x0 = cos(2*pi*f0*t);
x1 = cos(2*pi*f1*t);
x2 = cos(2*pi*f2*t);
x3 = cos(2*pi*f3*t);
mat1
原创
2022-08-25 17:19:24
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clc;clear all;close all;
fs=1000;
f0=10;
f1=20;
f2=30;
f3=40;
ts=1/fs;
t=0:ts:1023*ts;
x0 = cos(2*pi*f0*t);
x1 = cos(2*pi*f1*t);
x2 = cos(2*pi*f2*t);
x3 = cos(2*pi*f3*t);
mat1 = zeros(16,1024);
tem =
原创
2022-08-25 17:21:24
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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。
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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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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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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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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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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