前面写过一篇傅里叶变换的文章但是在工程应用中，得益于数字技术的应用，绝大多数傅里叶变换的应用都是采用离散傅里叶变换（DFT），更确切的说，是它的快速算法FFT。这篇文章再来写写有关离散傅里叶变换的关键点。闲言少叙，直入主题。先把DFT的式子写在这里： ，其中 原信号 的采样信号 可以用 表示为： ，其
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2024-01-16 16:56:23
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离散傅里叶变换时数字信号处理中最重要的工具。三种常用用法：首先，计算信号频谱。频域表示了分量正弦波的幅度相位和频率信息。其次，根据系统的脉冲响应通过DFT可以得到系统频率响应，反之亦可。最后，DFT是某些精巧信号处理步骤中的中间步骤，例如FFT 卷积，比传统方法快很多的算法。信号谱分析将信息编码到正弦波中形成信号是一种常见的方法，无论是自然界中发生的信号或者是人工产生的信号。例如声音信号是人类声带
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2024-04-11 11:29:11
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1 #include "opencv2/core/core.hpp"
2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
3 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
4 #include <iostream>
5 int main(int argc, char ** argv)
6 {
7
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2020-01-09 13:04:00
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# 离散傅立叶变换（DFT）在Java中的应用
离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，简称DFT）是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。它在数字信号处理、图像处理、通信等领域有着广泛的应用。本文将通过Java代码示例，介绍如何在Java中实现离散傅立叶变换，并展示其在实际问题中的应用。
## 离散傅立叶变换简介
离散傅立叶变换的基本思想是将一个离散时间信号转
原创
2024-07-18 13:23:48
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FFT的定义FFT：快速傅里叶变换，是DFT的快速算法。DFT（Discrete Fourier Transform）：离散傅里叶变换。在DTFT之后，将傅里叶变换的结果也进行离散化，就是DFT。DTFT（Discrete-time Fourier Transform）：离散时间傅里叶变换。这里的“离散时间”指的是时域上式离散的，也就是计算机进行了采样。不过傅里叶变换后的结果依然是连续的。也就是说
理解离散傅立叶变换（一） ------傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换，不管是书本还是在网上可以非常easy找到关于傅立叶变换的描写叙述，可是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象。尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列，让人非常难可以从感性上得到理解。近期。我偶尔从网上看到一个关于数字处理的电子书籍...
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2015-06-10 17:56:00
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理解离散傅立叶变换（一） ------傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换，不管是书本还是在网上可以非常easy找到关于傅立叶变换的描写叙述，可是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象，尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列，让人非常难可以从感性上得到理解，近期，我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍...
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2015-02-19 09:42:00
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理解离散傅立叶变换（一）
------傅立叶变换的由来
关于傅立叶变换，无论是书
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2010-03-30 15:05:04
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理解离散傅立叶变 换（三）
------复 数
复数扩展了我们一般所能理解的数的
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2010-03-30 16:27:48
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理解离散傅立叶变换（二）
 
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2010-03-30 16:02:47
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理解离散傅立叶变 换（四）
------复数形式离散傅立叶变换
复 数形式的离散
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精选
2010-03-30 16:28:57
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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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文章目录一、简介二、函数介绍三、演示一、简介关于傅里叶变换【点击查看】, 讲的通俗易懂。关于傅里叶变换讲解 【点击查看】。对一张图像使用傅立叶
原创
2022-08-24 21:29:28
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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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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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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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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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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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