对于傅里叶变换我们都知道时域的卷积为频域的乘积，但是对于离散傅里叶变换来说就存在选取区间的问题，这时使用循环卷积。稍微了解一些循环卷积知道该定理依然满足时域卷积频域相乘，但是选取区间是一个重要问题，至少是一个需要注意的问题。 文章目录问题一、一维情况验证二、二维情况 问题在实现图像卷积之后傅里叶变换计算的时候遇到了需要分开运算的问题，分别运算卷积图和卷积核傅里叶变换，但是二者不一样大，使用psf2
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2023-12-02 15:47:08
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基于频域的低通滤波（一维信号——灰度图的灰度级频数分布曲线）算法分析求灰度图的的灰度级频数。绘制出频数分布曲线（一维信号）将一维信号从空域转到频域。对步骤1中的灰度级频数分布曲线进行傅里叶变换过滤高频信号。在频域中将高频信号置0，只保留低频信号（通过fft函数傅里叶变换之后，高频点分布在频谱中间，低频信号分布在频谱两端）利用傅里叶反变换将频域反变换回空域，经过傅里叶平滑后的频数分布曲线变得更光滑连
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2023-12-14 15:20:39
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# Python 一维傅里叶变换的科普
傅里叶变换是信号处理和无处不在的数学工具之一。它能够将时间域的信号转换为频率域的信号，从而帮助我们理解信号中的频率成分。特别地，Python 提供了强大的库（如 NumPy 和 SciPy），使得傅里叶变换变得易于实现。在这篇文章中，我们将讨论一维傅里叶变换的基本概念，以及如何使用 Python 进行计算和可视化。
## 一维傅里叶变换概念
傅里叶变换
在进入小波分析之前，我们首先要做的事情就是搞清楚傅里叶变换，很多教材、视频中讲解小波分析都会提到傅里叶变换，那么他们到底有什么关系呢？，看完这篇文章我相信你一定还是不会明白（哈哈哈哈，没想到吧，你没看错，不会明白！！！）因为我会出一个系列（专栏），专门讲解小波分析及其应用，这是专栏的第一篇文章，所以大家别着急，我们慢慢道来......1.傅里叶变换介绍首先，咱们先来看看一维的傅里叶变换：官方给出的
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2024-01-25 22:35:52
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有点悲剧，在快编辑完了的时候不小心点到舍弃，结果一下午字白打了。 傅里叶变换被称为数学中的棱镜，可以将函数分解为频率不同的正弦函数和余弦函数的组合。而图像处理中的傅里叶变换一般专指二维离散傅里叶变换，它可以将图像从空间域变换到频域，拥有很多优良的特质，如线性、对称、平移、卷积等。在此，我们对于一维以及连续的傅里叶变换不做描述，只说二维离散傅里叶变换。 二维离散傅里叶变换人们一般
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2023-11-14 09:38:54
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实验原理及知识点1.应用傅里叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。2.傅立叶（Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义
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2023-07-28 21:06:51
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理论基础图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。空间域处理主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换是对图像内的单个像素进行处理，比如调节对比度和处理阈值等。空间滤波涉及图像质量的改变，例如图像平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运算速度更快。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像从频率域变换到空间域。傅里叶
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2023-10-04 08:50:14
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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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# 二维傅里叶变换及其在图像处理中的应用
## 引言
在信号处理和图像分析领域，傅里叶变换是一项具有重要意义的数学工具。它能够将时间或空间信号转换为频率域信号，帮助我们深入理解信号的结构与特性。在这篇文章中，我们将讨论二维傅里叶变换（2D FFT）的基本概念，并通过Python代码示例进行演示，以便了解其在图像处理中的应用。
## 1. 什么是二维傅里叶变换
傅里叶变换将一个信号从时间域转
## Python二维傅里叶变换实现方法
### 1. 流程概述
本文将介绍如何使用Python实现二维傅里叶变换（2D Fourier Transform）。傅里叶变换是一种将函数从时域转换到频域的数学技术，它在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用。在本文中，我们将使用Python中的科学计算库Numpy来进行二维傅里叶变换的实现。
下面是实现二维傅里叶变换的步骤概述：
| 步骤 |
原创
2023-08-31 11:41:47
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# 一维连续傅里叶变换的实现指南
傅里叶变换是一个强大的数学工具，广泛应用于信号处理、图像分析、通信等领域。本文将指导你如何用Python实现一维连续傅里叶变换。我们将逐步进行，从数据准备开始，到实现傅里叶变换，再到可视化结果。下面是整个流程概述。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| -------
cudff 快速傅里叶变换利用cuda进行fft变换时，会有一些参数设置的规则，一下举例进行说明：
float *h_Data; //"h_"： host，表示CPU内存
float *d_Data; //"d_"：device，表示GPU内存
fComplex *d_DataSpectrum, //fComplex：为float复数形式，x为实数，y为复数
cufftHandle fftPl
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2024-09-14 16:45:20
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有点悲剧，在快编辑完了的时候不小心点到舍弃，结果一下午字白打了。傅里叶变换被称为数学中的棱镜，可以将函数分解为频率不同的正弦函数和余弦函数的组合。而图像处理中的傅里叶变换一般专指二维离散傅里叶变换，它可以将图像从空间域变换到频域，拥有很多优良的特质，如线性、对称、平移、卷积等。在此，我们对于一维以及连续的傅里叶变换不做描述，只说二维离散傅里叶变换。二维离散傅里叶变换人们一般都在空间域来描述图像，即
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2023-10-21 16:36:19
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傅里叶变换的入门：如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧http://zhuanlan.zhihu.com/wille/19759362 数字信号处理书籍The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing：http://www.dspguide.com/pdfbook.htm（其中有傅里叶变换的相关内容）傅里
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2023-11-12 18:42:27
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第一篇我们系统的介绍了傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换。本篇介绍快速傅里叶变换，并说说傅里叶变换在二维图像上是如何应用的。首先我们快速的回顾一下第一篇内容，伟大的法国数学家、物理学家——让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅里叶，发现了周期函数都可以写成N个正余弦乘以一个系数的累加和，他称这样的变换方法为傅里叶级数展开；随后有更多个科学家在这基础上不断发展，把傅里叶级数和欧拉公式相结合，提出连续的傅里叶变
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2023-11-29 12:15:03
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目录似模似样的前言一维傅里叶二维傅里叶 似模似样的前言最近的瑕疵检测项目需要在有纹理的产品上做很细致的检测。由于当前做项目使用的还是halcon居多，目前知道的方法还是傅里叶变换比较靠谱。但仅靠halcon自带的样例并不能很好的理解和使用傅里叶，决定综合网上其他同学的理解，写下这篇博客，从原理到工程应用都解析一下。一维傅里叶我们先从一维傅里叶开始说起，一维傅里叶主要是对原信号做时域到频域的转换，
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2023-12-06 12:25:48
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原理：对一张图像使用傅立叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分。也就是将图像从空间域(spatial domain)转换到频域(frequency domain)。这一转换的理论基础来自于以下事实：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式。傅立叶变换就是一个用来将函数分解的工具。 2维图像的傅立叶变换可以用以下数学公式表达:式中 f 是空间域(spatial domain)值， F 则是频
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2024-05-10 10:32:25
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图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内部的像素进行处理，其主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换是对图像内单个像素进行处理，比如调节对比度和处理阈值等。空间滤波涉及图像质量的改变，例如图像平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运算速度快。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像变换回空间域。傅里叶变换是应用最广的一种频域变
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2023-09-16 13:02:32
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旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题前言一、旧版 pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结 前言这两天整理谱池化操作，需要用到傅里叶变换这个函数。后来提升了pytorch的版本以后，发现之前的torch.rfft() 函数在新版的pytorch中使用会报错，后来查阅资料，发现是新版
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2023-09-13 18:24:24
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卷积和转置卷积基础图像变换操作图像特征提取卷积层转置卷积归一化层（Normalization Layer）批次归一化：Batch Normalization Layer组归一化：group normalization实例归一化： instance normalization层归一化： layer normalization局部响应归一化: Local Response Normalization
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2024-07-31 20:05:43
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