快速傅里叶变换fft图像
答：满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域。
答：在信号处理的领域，周期信号的离散分析是关键的一环。离散傅里叶级数（DFT）是其基础，而快速傅里叶变换（FFT）则凭借其高效性成为分析的利器。让我们从定义出发，逐步揭示这一理论的精髓和实际应用。定义新解 离散时间周期信号，其复杂性通过虚指数项巧妙地呈现。当我们将连续时间信号采样后，便得到一个...
答：傅里叶变换可以应用于图像处理中，经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号，而图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相关操作，例如图像除噪、图像增强和锐化等。Numpy中的ff...
答：1. 傅里叶变换家族包括傅里叶级数（FS）、半幅傅里叶级数（HRFS）、傅里叶积分（FI）、傅里叶分析（FA）、傅里叶变换（FT）、离散傅里叶级数（DFS）、离散时间序列的傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT），以及快速傅里叶变换（FFT）。2. 傅里叶级数（FS）用于展示连续时间信号的周期与...
答：基础原理讲述：FFT（快速傅里叶变换）：FFT算法是DFT算法的改良版，而DFT是FFT的离散化。理解FFT，就从傅里叶变换到DFT再到FFT的思路进行推导。笔者也会按照这样的思路进行讲解推导。傅里叶变换：傅里叶变换是傅里叶级数的推广，所以在谈傅里叶变换之间，先说一下傅里叶级数。在大学期间学习无穷级数...
答：所以问题转变为： 1.如何将多项式系数表达转变为多项式点值表达 2.如何将多项式点值表达转变为多项式系数表达 由此引出了 离散傅里叶变换 DFT（Discrete Fourier Transformation）和 逆离散傅里叶变换 IDFT(Inverse Discrete Fourier Transformation)离散化多项式的一种方法是将值代入到多项式...
答：一个关于实数离散傅里叶变换(Real DFT)实例先来看一个变换实例，一个原始信号的长度是16，于是可以把这个信号分解9个余弦波和9个正弦波（一个长度为N的信号可以分解成N/2+1个正余弦信号，这是为什么呢？结合下面的18个正余弦图,我想从计算机处理精度上就不难理解，一个长度为N的信号，最多只能有N...
答：因此可以把长序列的DFT分解为短序列DFT，而前面已经分析DFT与N2成正比，所以N越小越有利。同时，利用ab＋ac＝a（b＋c）结合律法则，可以将同一个Wr对应的系数x（k）相加后再乘以Wr，就能大大减少运算次数。这就是快速傅里叶变换（FFT）的算法思路。下面，我们来分析N＝2m情况下的FFT算法。1.N＝...
答：快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就...
答：方法一：Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。如果 X 是向量，则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。如果 X 是矩阵，则 fft(X) 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。如果 X 是一个多维数组，则 fft(X) 将沿大小不等于 1 的第一个...
网友评论：
五甘18812859630：
C语言 1024点快速傅里叶变换(FFT)程序,最好经过优化,执行速度快 -
54472笪司
： void fft() { int nn,n1,n2,i,j,k,l,m,s,l1; float ar[1024],ai[1024]; // 实部 虚部 float a[2050]; float t1,t2,x,y; float w1,w2,u1,u2,z; float fsin[10]={0.000000,1.000000,0.707107,0.3826834,0.1950903,0.09801713,0.04906767,0.02454123,0.01227154,0....
五甘18812859630：
如何用FPGA实现FFT(快速傅里叶变换) -
54472笪司
： 有几个解决方案:1,自己找到FFT如何实现的文档(verilog实现),很多VERILOG方面的书籍都有的,应该可以找到的;2、到open source上下载一个,然后调试仿真,再到FPGA实现;3、直接用xilinx 的ip例化一个,但不一定符合您的要求.
五甘18812859630：
Matlab 快速傅里叶变换 -
54472笪司
： t=0:15 w=10; x=sin(w*t+pi/6); X=fft(x,16) Pyy = X.* conj(X)/16; plot(Pyy)
五甘18812859630：
怎么用快速傅立叶变换函数fft分析时域信号y(t)=cos(36*pi*t).*exp(3t)+randn(size
54472笪司
： 首先你得确定一个采样频率Fs,然后再用快速傅里叶分析.这是我的一个程序,希望对你有帮助. 因为这是一个随时间幅值发散的函数,所以你只能分析一部分,一个时间段里的性质.选择的时间段长度不同,位置不同,得到的结果都是不一...
五甘18812859630：
matlab 傅里叶变换:怎么才能对一张图片运用FFT变换,求具体过程 -
54472笪司
： B=fft(I) %I为输入图像,B为变换后的傅里叶图像
五甘18812859630：
请问什么是快速傅里叶变换,请举例说明.请高手赐教- - -
54472笪司
：[答案] 能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍,在光谱、大气波谱分析、数字信号处理等方面有广泛应用的一种快速算法.快速傅氏变换(FFT),是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的...
五甘18812859630：
什么是FFT? -
54472笪司
： 快速傅里叶变换,是计算机算傅里叶变换的常用方法. FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的.它对傅氏变换的理论并没有新的 FFT算法图发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步.
五甘18812859630：
FFT与图像最大互相关算法
54472笪司
： 图像 互相关算法 就是计算 两幅图像 相关系数 的 方法,常用于图像匹配.例如同一目标物,被拍了两张照片,要把两张照片“对齐＂,可以给出不同的对位,计算相关系数,相关系数最大的对位就是最佳对齐. 相关系数计算和褶积计算可以用到傅里叶变换. FFT 是快速傅里叶变换.FFT 要求 离散 点 为 2 的 整次方点,例如1024,2048....,它利用系数的对称性,省去大量计算时间. 关于图像匹配互相关算法,网上好像很多.FFT 是老技术,程序也能找到. (随便找了一篇)图像匹配最大互相关算法的专用ASIC硬件实现方式研究 见参考资料.
五甘18812859630：
谁能从傅里叶变换的原理上解释matlab中FFT函数输出结果的含义 -
54472笪司
： fft为一阶快速傅里叶变换函数,在数字信号处理中有着广泛的应用,变换结果为复数 Y = fft(X,n),n为变化点数,一般取2的倍数 例如: t = 0:0.001:0.6; x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t); y = x + 2*randn(size(t)); Y = fft(y,512);
五甘18812859630：
matlab做快速傅里叶变换,用FFT函数,程序看不懂,有高手能解释一下吗? -
54472笪司
： Y(1:halfLength+1)中1:halfLength+1是索引,而索引必须是正整数,所以,不能从0开始,要都加1,但是指却是从0值开始到最后一个值.至于f的算法是不一样的,在f =((0:halfLength)+1)*Fs1/n这里,0:halfLength)+1是数值,不是索引,结果是一个矢量.
