基于离散傅里叶变换（DFT）的滤波系列：维DFT滤波（Matlab实现）

最新推荐文章于 2024-07-05 09:36:51 发布
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在信号处理领域中，滤波是一种常用的技术，用于去除信号中的噪声或者突发干扰，以提取出感兴趣的信号成分。离散傅里叶变换（DFT）是一种重要的频域分析方法，可以将信号从时域转换到频域，从而可以在频域上进行滤波操作。本篇文章将介绍如何使用Matlab实现维DFT滤波。

首先，让我们来了解一下维DFT滤波的基本原理。维DFT滤波是指对多维信号进行DFT变换和滤波的过程。在Matlab中，可以使用fft函数对信号进行DFT变换，然后通过对变换结果进行滤波操作来实现维DFT滤波。

下面是一个使用Matlab实现维DFT滤波的示例代码：

% 生成示例信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1
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基于离散傅里叶变换（DFT）的滤波系列：维纳滤波理论推导与MATLAB仿真
2301_79331328的博客
09-11 573
然后，代码将计算观测信号的傅里叶变换，并根据维纳滤波器的频域表示计算估计信号的傅里叶变换。最后，通过反傅里叶变换将估计信号转换回时域，并绘制原始信号、观测信号和维纳滤波后的信号的结果图。维纳滤波在信号处理中具有广泛的应用，能够有效地减小噪声对信号的影响，提高信号的质量和可靠性。设估计信号为x_hat(n)，则估计信号的傅里叶变换为X_hat(w)。根据维纳滤波器的设计目标，我们希望最小化估计信号与原始信号之间的均方误差。其中，Y(w)和X(w)分别为观测信号和原始信号的傅里叶变换。
基于离散傅里叶变换的滤波方法及其在Matlab中的实现
NoerrorCode的博客
07-25 331
总之，基于DFT的滤波是一种常用的信号处理方法，在Matlab中可以方便地实现。通过DFT变换将信号转换到频域，经过滤波处理后再通过逆DFT变换得到滤波后的信号。第一个子图显示的是原始信号，第二个子图显示的是加入高频噪声后的信号，第三个子图显示的是经过DFT滤波处理后得到的信号。此外，DFT滤波对信号的长度和采样率有一定的要求，需要注意在实际应用中进行调整。DFT滤波的基本原理是将时域信号通过DFT转换到频域，对频域信号进行滤波处理，再通过逆DFT变换将滤波后的信号重新转换到时域。
MATLAB频域处理-傅里叶变换和滤波
Fiverya的博客
05-16 1万+
主要demo： 二维傅立叶变换，二维FFT，频域低通滤波，高通滤波，拉普拉斯算子 f=imread('你的图片'); F=fft2(f); %对图像f进行傅里叶变换 S=abs(F); %S是F的频谱 imshow(S,[]); %显示频谱，能量集中子在四个角 FC=fftsh...
基于matlab的傅里叶频域滤波
05-10
这是基于matlab的m文件，文件内有相关傅里叶频域滤波的资料，包括巴斯高通滤波等等。
matlab傅里叶变换实现滤波器
05-28
matlab傅里叶变换实现滤波器 高通、低通 以及多种滤波因子
【图像处理】频域中的傅里叶变换和滤波（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_67304359的博客
07-05 1436
傅里叶变换是一种将信号（包括图像）从时域转换到频域的数学工具。在图像处理中，傅里叶变换可以将图像表示为其频率分量的叠加。傅里叶变换将图像从空间域（像素值的分布）转换为频率域（不同频率的成分）。这使得我们能够分析图像中不同频率的特征，如纹理、边缘等。频域中的傅里叶变换和滤波是图像处理与分析中的重要工具，它们在信号处理、图像增强、去噪、特征提取等多个领域有着广泛的应用。
matlab 自己写的DFT滤波器组（复数调制滤波器组），将信号展开成二维时频域分布图
Hdoubley的博客
07-27 2496
根据胡广书《现代数字信号处理》中复数调制滤波器组理论。 先设计一个低通原型滤波器,单位抽样响应为,频带范围为。 通过调制得到M个分析滤波器。调制因子是，相应频谱是做均匀位移所得。 这里滤波器组个数M=256，滤波器阶数256。测试信号为线性调频信号。 %% DFT分析滤波器组（chirp测试文件） %用fir1函数设计FIR滤波器 %再调制单位脉冲响应 clc close all clear all %% 设计原型滤波器 M=256; %滤波器个数 N=257; ...
线性变换+DFT（离散傅立叶变换）+滤波
u010720150的博客
01-23 1368
线性变换+DFT+滤波
基于DFT的滤波系列：加窗滤波的 Matlab 实现
m0_47037246的博客
09-17 409
在实际应用中，你可以尝试不同类型的窗函数（如汉宁窗、汉明窗等）以及不同的滤波参数来获得所需的滤波效果。此外，还可以进一步了解 DFT 和窗函数的原理，以及其他数字信号处理技术的应用。加窗滤波是一种常用的数字信号处理技术，它通过在频域上应用窗函数来改善信号的频谱特性。我们通过定义输入信号、应用窗函数、进行 DFT 和逆 DFT，实现了滤波过程，并通过绘图进行了可视化。在频域上进行加窗滤波的关键是将窗函数应用于 DFT 的结果。首先，我们需要定义一个输入信号，这里我们使用一个简单的正弦波作为示例。
基于DFT的滤波方法在Matlab中的实现
TechO_O的博客
09-11 137
这是一个简单的基于DFT的滤波方法的Matlab实现示例。通过定义合适的滤波器并对信号的DFT进行频域运算，我们可以实现各种滤波效果。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于DFT的滤波，并提供相应的源代码。运行完整的代码后，将显示两个子图，一个显示原始信号，另一个显示滤波后的信号。最后，我们将滤波后的信号进行逆DFT变换，以得到时域滤波后的信号。接下来，我们将信号的DFT与滤波器的DFT相乘，以实现频域滤波。现在，我们可以绘制原始信号和滤波后的信号，以进行比较。
matlab中的dft滤波代码-Polyphase-DFT-filter-bank---2-Channel:多相DFT滤波器组-2-通道
05-27
matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。
MATLAB对图像进行傅里叶变换及频域滤波
hitliuyi17的博客
11-18 4940
使用MATLAB对图像进行傅里叶变换及频域滤波，附代码。
matlab 中的傅里叶变换与低通滤波器的使用（针对数字信号）
qq_38865458的博客
10-20 2313
matlab 中的傅里叶变换与低通滤波器的使用（针对数字信号） 主要是最近用到，做一个学习记录，友情大佬指正！ 先贴出完整代码： data = csvread('LOC5.csv'); %load data data = data(1:10000,1); data_1 = data(3001:8000); fs = 1000000; %Sampling rate N = 4096; %choice data to transform spec_1 = fft(data_1,N); %FFT fi
【离散数据处理】快速傅里叶变换与滤波
sanfan66的博客
02-26 1455
快速傅里叶变换（FFT）与滤波方法记录
《数字图像处理》DFT（离散傅里叶变换）及HF（同态滤波）的实现
yyy的技术日常
06-27 1万+
DFT及HF的实现 1 DFT（离散傅里叶变换）的实现 1.1 DFT（离散傅里叶变换）的定义及原理 对于基于图像的傅里叶变换(二维离散傅里叶变换)的过程如下：首先对于每一行都做一维的傅里叶变换，然后对于每一列做一维的傅里叶变换。具体来说，先对于第1行的N个点做傅里叶变换（实部有值，虚部为0），将变换输出的实部放回原来第1行的实部，将输出的虚部放回第1行的虚部，这样计算完成全部的行之后，图像的实部和虚部包含的是中间数据，然后用相同的办法进行列方向上的相同的傅里叶变换，这样大小为MN的图像经过DFT就得到了一
【数字信号处理】基于DFT的滤波系列1
业精于勤，荒于嬉
02-22 1213
《数字图像处理》第三版笔记（五）二维离散傅立叶DFT
花烛
03-28 4738
《数字图像处理》第三版 Rafael C. Gonzalez等著 花了1，2个月断续的看书，终于有些进展了，一直到DFT这里，偏理论些。 到现在我都不清楚弄出图片的DFT的振幅图像，相位图来干啥的。不过没关系，按照作者写的来，先搞出来再说。 接下要做的是如何用程序画出变换的振幅图 按照公式F(u,v)，可以看出来每个点的值是一个复数，假设F(u0,v0)=a + b j；书
MATLAB--运用傅里叶变换对信号进行简单的滤波
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
10-10 1万+
运用傅里叶变换对信号进行简单的滤波 原理 将信号进行傅里叶变换可以信号中有哪些频率成分，将需要滤除的频率成分的幅值置零，然后进行傅里叶逆变换就可以达到滤波的目的。 注意点 运行FFT进行变换时需要考虑奈奎斯特之后的振幅和相位，进行傅里叶逆变换的时候是取N个点进行变换，而不是取一半。 下面以一个实例进行说明 信号：x=0.5sin(2pi3t)+cos(2pi10*t)，滤除8Hz-12Hz的信号。...
数字图像处理之低通滤波器实现原理及方法（Matlab)
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小黄鸭的博客
11-12 6万+
转自http://blog.youkuaiyun.com/zhoufan900428/article/details/17194289  1.傅里叶变换与频域         在之前的文中，我们已经进行过一些基本的图像处理。比如，使用低通滤波可以将图像模糊，也有些许降噪的作用。这些都是在空间域内进行的滤波处理，这个处理主要是依靠卷积来进行计算的。首先，从连续的一维卷积入手，如下所示。
基于MATLAB的离散傅里叶变换与图像滤波实现
在给定的文件信息中，标题“离散傅里叶变换”明确指出了该程序的核心算法为DFT，并结合MATLAB编程语言实现具体的频域滤波功能。描述中提到“matlab程序，DFT为主程序，里面包含dftuv、lpfilter、paddedsize三个M文件...
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