对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
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2024-01-16 16:54:29
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-08-04 17:26:37
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-10-29 21:20:21
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。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： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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文章目录FFT运算应用时的要点FFT运算前数据长度周期情况采样频率数据补零FFT运算中FFT运算后幅值频率相位基于Python的通用化FFT计算函数附录：术语参考相干采样和非相干采样分贝dB的定义 本文记录了如何使用scipy提供的FFT函数，实现快速傅里叶变换的实际例程。关于FFT的基本理论，在正文中不会特别介绍，可以根据读者要求，针对特别的知识点在附录中加以说明，本文重点在于介绍如何解决实际
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2023-07-11 14:57:55
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原理傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT 的一个快速算法被称为快速傅里叶变换(FFT)。对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，即f数值比较大，我们可以说他是高频信号，如果变化非常慢，即f数值比较小，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应用到图像中，那么我们如何看待图像的变化幅度大小呢？那就是看边界点和噪声
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2023-08-21 15:23:52
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本文章将介绍如何用python一行代码实现基二时间抽选FFT函数的定义。在我们进入正题之前，先来热个身，用python实现一行快速排序，这个是相对轻松的，列表推导式是一个很方便的东西，因此我们只需要：quick_sort = lambda x :quick_sort([i for i in x if i<x[0]])+[i for i in x if i==x[0]]+quick_sort(
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2023-07-28 23:35:49
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FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量)，最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2023-07-20 23:09:32
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python实现FFT（快速傅里叶变换）简单定义一个FFT函数，以后的使用中可以直接幅值粘贴使用。首先生成了一个频率为1、振幅为1的正弦函数： 然后计算该信号的频率和幅值，得到计算结果如下： 其中计算相位角我使用的较少，为了提高计算效率一般是注释掉了，不在意这点效率的话可以保留。# 所使用到的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
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2023-05-24 17:27:20
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1. FFT相关理论1.1 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域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。但是它的致命缺点是：计算量太大，时间复杂度太高，当采样点数太高的时候，计算缓慢，由此出现了DFT的快速实现，即下面的快速傅里叶变换FFT。1
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2023-07-29 19:40:02
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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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# Python 中做快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）是一个计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）及其反变换的高效算法。它在信号处理、音频分析、图像处理等多个领域都有着广泛的应用。在这篇文章中，我们将介绍在 Python 中如何实现 FFT，并展示一些代码示例。
## 什么是傅里叶变
原创
2024-10-18 10:34:15
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# Python中的FFT函数实现
## 简介
在Python中，Fast Fourier Transform（快速傅里叶变换）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。它可以将一个离散信号转换为频域表示，用于在信号处理、图像处理、音频处理等领域。
本文将带你了解如何使用Python中的FFT函数，以及每一步需要做什么。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个流程，并用表格展示每一
原创
2024-01-07 11:57:41
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# Python中FFT加窗实现
## 引言
在Python中，我们可以使用快速傅里叶变换（FFT）来分析和处理信号数据。然而，在某些情况下，对信号进行窗口加权可以提高分析的准确性和可靠性。本文将介绍如何在Python中实现FFT加窗，并详细讲解每个步骤所需的代码和注释。
## FFT加窗流程
下面是实现FFT加窗的整个流程，我们将使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-12-19 13:58:47
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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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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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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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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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数据侦探 与纯傅立叶变换不同，工程师和研究人员需要进行离散傅立叶变换（DFT），用于处理采样数据。这些数据可能来自数字示波器、数据采集系统或其他设备。由于用DFT处理以固定采样频率获得的离散数据，它的结果并不完美。采用DFT——常常是增强的快速傅立叶变换算法（FFT）——处理一个正弦采样信号时，如功率——频率（见图），在本不存在能量的频带出现了能量，即“泄漏”。 从FFT处理的结果中你不能消除
