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
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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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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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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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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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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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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# 使用Python中的NumPy实现二维FFT变换
在科学计算和信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一个非常重要的工具。我们可以利用Python中的NumPy库轻松实现二维FFT变换。本文将详细介绍整个流程，以及如何逐步实现这一功能。
## 流程概述
我们将进行以下步骤，以完成二维FFT变换的任务。以下是每个步骤的表格概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 04:48:19
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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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先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，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。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-26 12:21:22
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