(插图：德国MATCH DSP调音软件主界面)1、均衡器的调整方法：超低音：20Hz-40Hz，适当时声音强而有力。能控制雷声、低音鼓、管风琴和贝司的声音。过度提升会使音乐变得混浊不清。低音：40Hz-150Hz，是声音的基础部份，其能量占整个音频能量的70%，是表现音乐风格的重要成份。适当时，低音张弛得宜，声音丰满柔和，不足时声音单薄，150Hz，过度提升时会使声音发闷，明亮度下降，鼻音增强。中
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2024-02-06 06:48:42
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倒频谱定义 倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次
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2023-09-28 10:01:14
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些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）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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1. 傅里叶变换也就这四种情况,那么从这四种情况中我们可以概括出他们的规律,即: 非周期<--->连续 周期<--->离散 这个规律对于时域和频域上的信号是对称的。例如，如果时
（一）离散傅里叶变换（DFT）DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应该将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。基本性质：线性
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2023-08-17 17:16:28
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看到的跟大家分享一下。。。。 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。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，就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却
FFT结果的物理意义 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。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，就很容易看出特征了。这 就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知
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2024-01-06 20:35:58
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对FFT理论不明白的童鞋可以来这里（ FFT学习笔记<理论篇>）： 在了解完FFT的理论与算法流程之后，最重要的当然就是写代码啦，下面的两份代码将展示FFT在多项式乘法与高精度乘法中的运用。在那之前，还有一个重要的东西：
因为下面写的是迭代的FFT代码，而不是采用递归，所以多了一个对rev[]的处理：
我们假设每次将奇数项元素提出来之后，将其放到了序列的最后，如下： 0123456
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2023-11-14 15:31:57
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# 快速傅里叶变换（FFT）的原理与实现
## 引言
傅里叶变换是一种常用的信号处理技术，它将时域信号转换为频域信号，可以从频域上分析信号的频率成分。傅里叶变换的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，可以加速傅里叶变换的计算过程。
本文将介绍快速傅里叶变换的原理，讨论其在Java中的实现，并提供相应的代码示例。
## 快速傅里叶变换原理
快速傅里叶变换是一种基于分治
原创
2023-10-05 12:50:12
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## 如何在Java中使用FFT
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何在Java中使用FFT（快速傅里叶变换）。FFT是一种用于频域信号处理的重要算法，可以将时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个实现“java 使用fft”的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-12 03:48:08
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# Java FFT 包：科普文章
## 引言
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种十分重要的数学工具，在信号处理、图像处理以及其他领域中有着广泛的应用。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，使得我们能够分析信号中各个频率的成分。在计算机科学领域，我们经常需要进行傅里叶变换来处理音频、图像等数据。Java 中有许多优秀的 FFT 包可以帮助我们进行傅里叶变换的计算，本文将介
原创
2023-08-09 10:39:06
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一、graphql如何获取数据每个graphql中定义的字段都有一个相关联的graphql.schema.DataFetcher。有些字段使用自定义的data fetcher代码，用于访问数据库并从数据库中获取字段信息。而大多数字段仅使用字段名称，在内存中的Map对象或或普通的Java对象（POJO）中获取数据。在其他的GraphQL 实现当中，Data Fetcher会有时称为resolvers
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2024-09-19 21:46:29
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# Java 中 FFT 的实现教程
快速傅里叶变换（FFT）在信号处理和数据分析中十分重要。作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Java 中实现 FFT 是很有必要的。接下来，我将为你提供一个完整的实现步骤以及代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Java FFT 的步骤概述：
| 步骤编号 | 描述 | 代码示例
快速fft变换快速傅里 叶变换FFT的C语言算法彻底研究LED音乐频谱显示的核心算法就是快速傅里叶变换，FFT的理解和编程还是比较难的，特地撰写此文分享一下研究成果。一、彻底理解傅里叶变换快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是离散傅里叶变换的一种快速算法，简称FFT，通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域。模拟信号经过A/D转换变为数字信号的过程称为采样。为保证采样后信
前面的文章曾简单讲过IMU数据（陀螺仪、加速度数据）的校准以及一阶低通滤波。本文在此基础上更进一步讲一下数据的指标分析与滤波器的选择问题。 IMU数据的重要性IMU数据在飞控中处于最底层的数据，其重要性可见一斑。一般可降级的飞控，在遇到如GPS故障时，可降级飞行模式，来保证飞行安全性。其中，由陀螺仪数据决定的角速度飞行模式是所有飞行模式的基础，换而言之，一个飞机飞的稳不稳主要要看陀螺仪的
