matlab时频分析之短时傅里叶变换 spectrogram短时傅里叶变换常用于缓慢时变信号的频谱分析，可以观察沿时间变化的频谱信号。其优点如下图所示，弥补了频谱分析中不能观察时间的缺点，也弥补了时域分析不能获取频率的缺点。1 STFT的基本原理基本原理可以理解为对一段长信号，截取每一段时间的短信号做fft，将得到的频谱图时间沿时间轴排列，及可得到时频的云图。2 matlab中实现这里采用最基础的
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2024-08-27 12:29:17
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离散二维傅里叶变换原理说明：一常用性质： 可分离性、周期性和共轭对称性、平移性、旋转性质、卷积与相关定理；（1）可分离性： 二维离散傅里叶变换DFT可分离性的基本思想是DFT可分离为两次一维DFT。因此可以用通过计算两次一维的FFT来得到二维快速傅里叶FFT算法。根据快速傅里叶变换的计算要求，需要图像的行数、列数
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2024-10-28 12:13:18
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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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最近，应研究室需要，在导师慈善的注视下，作为新生的我勤勤恳恳地开始啃傅里叶变换相关知识，又是看书又是找各种博客，昨日刚完成了导师的一个小任务，着实觉得学习历程之辛苦，最主要还是知识点的散乱和驳杂，因此在此做一个小总结，希望能对后来者有点帮助。如果能得到各位老爷们的赞，实属荣幸。傅里叶变换，尤其是离散傅里叶变换以及其简化运算的快速傅里叶变换应用广泛，本文将详细地从连续傅里叶级数开始，推导离散傅里叶级
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2024-04-28 17:35:53
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01 第六次作业一、习题简介 在第六次作业中， 包括有四个习题，要求对已知信号频谱进行傅里叶反变换，求取信号的时域波形。 其中有三个频谱是给出了幅度谱和相位谱， 有一个习题则是给出了频谱的表达式。 在求解的过程中可以直接通过傅里叶变换变公式进行求解， 也可以通过傅里叶变换的性质完成求解。二、习题求解1、第一题 第一小题的频谱是通过幅度谱和相位谱给定的。 直接应用傅里叶变换公式， 求解信
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2023-11-22 16:55:02
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# 使用Python实现频谱离散傅里叶反变换
在信号处理和分析中，频谱离散傅里叶反变换（IDFT）是一项重要工具，用于将频域信号转换回时域信号。对于刚入行的小白来说，理解和实现这一过程可能会有些困难，因此本文将分步骤教会你如何使用Python实现IDFT。
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解整个过程，下面的表格展示了实现频谱离散傅里叶反变换的主要步骤。
| 步骤
原创
2024-07-31 08:20:22
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# 深度学习中的傅里叶频谱与Loss函数
在深度学习的研究领域，损失函数（Loss function）是衡量模型预测与实际值之间差异的标准。而傅里叶频谱则是信号处理中的重要工具，能够帮助我们分析信号的频率成分。近年来，将傅里叶变换与深度学习结合的研究逐渐增多，显示出其在图像处理、语音识别等领域的潜力。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种数学变换，它将时间域的信号转换为频率域的信号。在
在数字图像处理中，经常需要进行傅立叶变换，分析数字图像的频谱，用python简单方便，如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import sys
img = cv2.imread('%s.png' % sys.argv[1],0)
dft = cv2.dft(np.float32
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2023-06-01 17:30:52
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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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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
```markdown
在进行声音信号处理或者图像处理时，快速傅里叶变化（FFT）是一个非常重要的工具。而在Java语言中实现FFT并生成单边频谱则是需要掌握的一项技能。本文将详细记录如何在Java环境下进行快速傅里叶变化，并生成单边频谱的过程。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境能够支持所需的技术栈。Java语言本身是主要的工具，配合一些数学库可以大大简化FFT的实现过程。
# 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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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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一、傅里叶变换 1.首先，傅里叶变换有什么用呢?我们用两个生动的例子阐释傅里叶变换的作用：【例子一】：现在一家餐厅研究了一个特殊的美食，作为美食家的你，想知道这个菜里面到底都有什么配料。那么，如果我们输入这个美食(这个美食就是我们的“时域信号”)，通过傅里叶变换，就可以得到这份美食的配方(这个配方就是我们的“频域信号”)如果我们输入的是这个美食的配方，就可以通过傅里叶反变换得到这份美食。【
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2024-08-22 13:27:28
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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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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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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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# 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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# 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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傅里叶变换是信号的一种描述方式，通过增加频域的视角，将时域复杂波形表示为简单的频率函数，获得时域不易发现的与信号有关的其他特征。 根据时间域信号x自变量的不同，可以将信号分为连续信号x(t)和离散序列x[n]，根据信号周期性不同，又可以将信号分为周期性和非周期性的，所以待分析的信号类型有四种形
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2023-06-26 18:38:01
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