傅立叶变换应用----说明：本文转自21IC 只要是理工科毕业的朋友，都学过傅立叶级数与傅立叶变换，但真正要与实际应用联系起来，用它来阐述应用中的各类问题，我们总会感觉概念模糊，似懂非懂，不知从何说起。是的，作者和你一样，常常有这样的体会。现在，让我与你一起重新学习傅立叶的基本理论和应用，最后还给出一份FFT（快速傅立叶变换）的源码（基于C）。希望对你有所帮助。Let’s go！
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2024-01-17 09:04:20
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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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傅立叶级数：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（法文：série de Fourier，或译为傅里叶级数）一种特殊的三角级数。 三角级数是任何具有下述形式的级数：----------(1)&
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2023-11-14 23:41:03
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快速傅立叶变换 根据oiwiki整理 函数的两种表示方法——点值表示法和系数表示法 系数表示法就是常见的函数表示形式: \(f(x) = a_0 + a_1x^1 + a_2x^2 + \cdots + a_nx^n\) 点值表达式就是从函数 $f(x)$中取出一些点 \((x,f(x))\)， 并 ...
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2021-09-02 15:47:00
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已知多项式f(x)=a0+a1x+a2x2+...+am-1xm-1, g(x)=b0+b1x+b2x2+...+bn-1xn-1。利用卷积的蛮力算法，得到h(x)=f(x)g(x)，这一过程的时间复杂度为O(n2)。但是，利用分治策略和插值法来求解h(x)，可以将时间复杂度降低至O(nlogn)，从而大幅提升算法的效率。此求值算法将被应用于FFT算法中。一、多项式求值首先，由lagrange插值
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2024-05-17 08:02:05
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一、快速傅里叶介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波信号的无限叠加。FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？ 1.有些信号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）；2.FFT可以将一个信号的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；3.通
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2024-06-07 21:58:40
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傅立叶变换就是从时域和频域来描述问题。每个人的生命之中，时间轴所看到的现象，就是我们的时域，如果时间静止在这一刻，那么在这一刻，现在的你正在走的路、正在看的书和正在爱的人，这些所得到的信息这就是频域中所看到的信息，在时域中，我们看到的是走过的路、读过的书和爱过的人（在这里请注意字眼“正在爱”和“爱过的”，请在此自觉抠字眼）。如果还不懂，不要紧，请继续往下看，请最后一定要回来体会上一段话。傅立叶变换
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2023-12-13 01:26:38
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本文从以下几点来理解傅立叶变换：傅立叶变换是什么傅立叶变换是用来干什么的傅立叶变换是怎么做的傅立叶变换是什么 傅立叶变换是法国学者傅立叶提出的一种线性的积分变换，它能将信号从时域转换到频域，或从频域转换到时域。对于时域和频域的我的理解是： 以一首交响乐为例，假设共有10种不同的乐器（如小提琴、萨克斯、钢琴等），都从头演奏到尾。
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2024-02-26 09:56:21
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在现代信号处理和频率分析中，快速傅立叶变换（FFT）是一种非常重要的算法，它能高效地将信号从时域转换到频域。今天，我将探讨如何使用 JavaScript 实现 FFT，并详细记录这个过程。
### 背景描述
快速傅立叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅立叶变换（DFT）及其逆变换（IDFT）的算法。它使用分治法的思想，大大减少了计算量。如今，FFT被广泛应用于数字信号处理、图像分析、音频处理等
傅里叶变换傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。可以将图像视为在两个方向上采样的信号。因此，在X 和Y方向都进行傅立叶变换，可以得到图像的频率表示。图像中的振幅在哪里急剧变化？在边缘点或噪声。因此，可以说边缘和噪声是图像中的高频内容。如果幅度没有太大变化，则它是低频分量。Numpy中的傅里叶变化Numpy函数介绍numpy.fft.fft()该函数计算一维傅里叶变换，它的第一个参数是一维数组。第
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2023-08-10 15:52:04
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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
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2023-06-15 11:33:46
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为了将灰度图像表示为频谱图，我们需要进行以下步骤：加载图像并将其转换为灰度图像。对图像进行二维离散傅里叶变换。将变换结果表示为幅度谱和相位谱。可以对幅度谱和相位谱进行可视化，以查看频率分布。对幅度谱和相位谱进行逆变换，以获得原始图像。接下来是Python实现：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# Step
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2023-10-16 01:58:12
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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的像素进行处理。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，最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域， 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。在频域里，对于一幅图像，高频部分代表了图像的、纹理信息；低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内，就可以使用滤波器来恢
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2023-10-01 11:15:42
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目标在本节中，我们将学习 - 使用OpenCV查找图像的傅立叶变换 - 利用Numpy中可用的FFT函数 - 傅立叶变换的某些应用程序 - 我们将看到以下函数：cv.dft()，cv.idft()等理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理
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2023-08-20 20:52:30
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@Author：Runsen傅里叶变换是在高数是一个很重要的知识点，今天将结合Python代码实现傅立叶变换。傅立叶变换我们平时是如何去分解一个复杂的问题呢？一个经典的方法就是把这个复杂的问题分解成为多个简单的可操作的子问题， 傅立叶变换也是基于这个思想。傅里叶分析是研究如何将数学函数分解为一系列更简单的三角函数的领域。傅里叶变换是该领域的一种工具，用于将函数分解为其分量频率。在本教程中，傅立叶变
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2023-08-08 15:12:37
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关于傅立叶变换的技术贴，转了，还没看=.=!
作者：uleen
图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示： 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做一
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2023-10-31 12:54:53
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目录： 前言实验环境Matlab spectrogram函数1语法2使用说明3代码如下3.1重新分配平方鸟声的谱图3.2设置了下限的谱图参考： 前言之前讲了时频分析的原理，现在来讲讲它在matlab里面的实现。 想要复习原理的同学，可以参照一下这篇：短时傅里叶分析（1） 本次讲解进阶的函数使用， 基础的可以参见前面的：短时傅里叶实现（1） 中阶的可以参见前面的：短时傅里叶实现（2） 高阶
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2023-11-28 09:03:39
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傅立叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具，在图像处理、信号分析等领域得到了广泛应用。而快速傅立叶变换（FFT）则是傅立叶变换的一种高效实现方式，使用计算机进行图像处理时，这两者的性能比较尤为重要。本文将通过代码示例比较傅立叶变换与快速傅立叶变换的执行时间，并通过该实验为基础，深入剖析相关特性和参数选择。
在比较傅立叶变换及快速傅立叶变换性能之前，我们需要明确背景定位。
### 背景定
目录 一、什么是傅里叶变换二、代码编写：傅里叶变换与逆傅里叶变换【一、OpenCV实现傅里叶变换】【二、OpenCV实现逆傅里叶变换】【三、Numpy实现傅里叶变换】【四、Numpy实现逆傅里叶变换】三、应用实践：低通滤波与高通滤波一、低通滤波二、高通滤波一、什么是傅里叶变换傅里叶原理表明：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。也就是说，傅里叶变换是一种特
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2024-05-04 17:34:40
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快速傅里叶变换及python代码实现目录一、前言 傅里叶变换相关函数 基于傅里叶变换的频域滤波 离散傅里叶变换（DFT）二、短时傅里叶变换stft三、frequency bin参考一、前言 我想认真写好快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普
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2023-08-04 14:32:40
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