# Python中的IFFT和取实部操作
## 引言
在信号处理和数学领域中，傅里叶变换（Fourier Transform）是一种重要的数学工具。通过傅里叶变换，我们可以将一个时域信号转换为频域信号，从而分析信号的频率成分和谱特性。在Python中，我们可以使用`numpy.fft`模块进行傅里叶变换和反变换操作。本文将介绍如何使用Python进行IFFT（Inverse Fast Fouri
原创
2024-01-13 09:21:23
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窗函数的三个重要参数:leakage factor 泄露指数Relative sidelobe attenuation 旁瓣衰减Mainlobe width(-3dB) 主瓣宽度 从三个指标来看，Hamming都要优于Hanning，但实际上还有一个指标没有加进来，即旁瓣滚降率（sidelobe roll-off rate），可以很明显看出Hanning的滚降率是大于Hamming的。Hannin
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2024-09-17 15:44:30
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第五章 快速傅里叶变换 本章目录 直接计算DFT的问题及改进的途径 5.1 引言 DFT在实际应用中很重要: 可以计算信号的频谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算，当序列长度N很大时，计算量非常大，所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换，而是DFT的一种快速计算的算法。 5.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 DFT的运算量 5.2.1 DFT的运算量 DFT运算量的
一、利用FFT 及 IFFT实现傅立叶正反变换
注：常用数学符号的 LaTeX 表示方法 1.周期信号的离散傅里叶级数表示x[n] = x[n+N] N—序列周期。例：x[n]=ejkw0n 由于频率上相差2π 的整数倍的离散时间复指数信号都是一样的。（ejk(w0+2π)=ejkw0）故N=2π/w0，取kw0在[0,2π]范围上，即k∈[0,N]，其中N=2π/w0. 即只有N个信号是不相同
python基础——错误处理 在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。 用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：
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2023-07-15 22:48:33
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使用FFT来计算IFFT公式DFT与IDFTDFT公式iDFT公式DFT计算iDFT公式推导FFT是DFT的一种快读计算方式，本质上的计算逻辑是一样的，所以下面
原创
2022-01-09 15:15:29
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## 实现“Java 实现 FFT 和 IFFT”教程
### 步骤概述：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 理解 FFT 和 IFFT
理解 FFT 和 IFFT概念: 开发者需要先了解什么是快速傅立叶变换(FFT)和逆快速傅立叶变换(IFFT)
section 下载 FFT 算法库
下载 FFT 算法库: 开
原创
2024-05-13 06:22:44
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当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。能量谱密度能量谱密度描述的是信号或者时间序列（应该就是我
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2023-08-03 17:30:26
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继续做图像工程作业，还没搞懂fft及ifft的原理，先找点源码，等做完再贴出来，呵呵
#define SWAP(a,b) tempr=(a);(a)=(b);(b)=tempr float data[32]; void four(int nn,int &n
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2008-10-17 18:13:28
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%% 傅里叶变换Fs = 240部滤掉，只需将3500HZ以后对应Xk.
原创
2023-02-23 10:43:23
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所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。1.频谱分析的方法有哪些？ 目前来说，功率谱分析的方法大致可以分为两大类：第一类是经典的功率谱计算方法，第
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2024-04-20 21:50:12
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长时间没有使用kissfft有点忘记API的使用了，这里记录一下最最基本的使用。 FFT与iFFtFFT使用FFT的时候先初始化kiss_fft_cfg，其中第二个参数0/1表示是
原创
2022-01-05 14:05:48
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类似与kiss_fft的调用，本章具体使用kiss_fftr接口做FFT与iFFT的使用代码举例static kiss_fft_scalar rand_scalar(void) { kiss_fft_scal
原创
2022-01-05 14:06:06
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# 快速傅里叶逆变换 IFFT 算法在 Java 中的实现
快速傅里叶逆变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）是信号处理和数字信号分析中一项重要的算法。它可以将频域信号转换回时间域，广泛应用于音频处理、图像压缩、通信等领域。本文将介绍IFFT的基本概念、实现原理以及在Java中的代码示例。
## IFFT的基本概念
在信号处理中，我们常常需要对信号进行
在上述例子中，我们首先通过 FFT 将张量AAA的前向切片转换到了频域，然后对频域中的前向切片进行了处理（例如，软阈值操作），最后通过 IFFT 将这些处理后的前向切片转换回了时域。这样我们就得到了一个处理后的张量A\hat{A}A，它保留了原始张量AAA的形状，但是其内部的数值已经被修改，以反映我们在频域中所做的操作。
原创
2024-08-18 15:32:45
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/********************************************************************************* 程序名称：快速傅里叶变换(FFT) ** 程序描述：本程序实现快速傅里叶变换 ** 程序作者：宋元瑞 ** 最后修改：2011年4月5日 ************************************************
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2022-01-14 09:55:25
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把传统的傅里叶变换以及卷积迁移到Graph上来，核心工作其实就是把拉普拉斯算子的特征函数
变为Graph对应的拉普拉斯矩阵的特征向量。 (1)傅里叶变换
炫云：傅里叶变换的全面理解，非常棒zhuanlan.zhihu.com
(2)Graph上的傅里叶变换传统的傅里叶变换定义为： 公式（1）表示的意义是傅立叶变换是时域信号 与基函数
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2024-01-05 17:11:45
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这篇博文和上篇博文对应：【 MATLAB 】信号处理工具箱之fft简介及案例分析目录ifftSyntaxDescription案例分析Inverse Transform of VectorPadded Inverse Transform of MatrixConjugate Symmetric VectorifftInverse fast Fourier t...
原创
2021-08-20 11:43:12
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这篇博文和上篇博文对应：【 MATLAB 】信号处理工具箱之fft简介及案例分析目录ifftSyntaxDescription案例分析Inverse Transform of VectorPadded Inverse Transform of MatrixConjugate Symmetric VectorifftInverse fast Fourier t...
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2022-04-14 16:15:24
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1.算法仿真效果
其中Vivado2019.2仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）是一种多载波调制技术，其基本原理是将高速数据信号分成多个低速子载波，在每个子载波上调制数据，将所有子载波叠加在一起形成OFDM信号。OFDM信号具有良好的抗多径衰落和频率选择性衰落能力，因此被广泛应
原创
2023-06-12 15:11:57
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