离散傅里叶变换DFT_学习笔记

最新推荐文章于 2025-09-20 10:28:04 发布
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本文深入探讨了图像处理中卷积运算的核心概念及其应用，并解析了傅里叶变换在图像处理中的重要意义，通过具体代码实例帮助读者理解magI.cols&-2，magI.rows&-2的作用。

程序参考：
https://blog.youkuaiyun.com/jameshater/article/details/50810613
主要了解magI.cols & -2，magI.rows & -2两条代码的原因

理解卷积的意义
https://blog.youkuaiyun.com/xueyedie1234/article/details/51577495
https://www.cnblogs.com/wuyuankun/p/4149499.html
https://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html

理解傅里叶变换在图像处理中的意义
https://blog.youkuaiyun.com/rubyboss/article/details/24178489
http://www.cnblogs.com/tenderwx/p/5245859.html
https://blog.youkuaiyun.com/z397164725/article/details/18734689

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OpenCV学习笔记（六）离散傅里叶变换
spw_1201的博客
12-10 1227
离散傅里叶变换： 傅里叶变换将讲时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦信号叠加之和，时域分析只能反映信号的幅值随时间变化得情况，除单频率分量的简谐波外，很难对信息频率的组成及各频率分量的大小进行详细分析，而信号频谱分析提供了比时域信号波形更直观、更丰富的信息。在实际的图像处理中，我们仅仅使用了图像幅度信息，因为幅度图像半酣了我们需要的原图像几乎所有的几何信息。然和，如果你想通过修改幅度图像或者相
【笔记】4. 离散傅里叶变换及其性质
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11-02 2707
数字信号处理笔记-离散傅里叶变换及其性质-期末复习
DFT学习笔记-Verilog testbench语法扫盲
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10-18 2388
task和function说明语句分别用来定义测试模块当中的任务和函数，利用任务和函数可以把一个很大规模的程序分解成很多较小的任务和函数，非常便于Testbench的编写、理解以及调试，类似于C语言中的函数接口，输入、输出、总线信号的值可以传入、传出任务和函数，所以说学会灵活使用task和function可以极大程度上简练Testbench的程序结构，使得程序整体上通俗易懂，直观明了。任何一个设计好的模块，都有输入和输出，此模块是否满足要求就是看给定满足要求的输入，是否能够得到满足要求的输出。
离散傅里叶变换——学习笔记
qq_43745620的博客
08-06 205
字丑，将就一下。
DFT学习笔记
phily123的博客
08-10 565
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频率分析和离散傅里叶变换——DSP学习笔记四
z754721的博客
04-27 794
因而总共需要大约𝑁²次操作，利用DFT的快速实现算法：只需要大约𝑁 log2 𝑁 次操作。相同频率但不同相位的正弦信号的任何线性组合，都是有着相同频率但不同相位，且幅度可能受改变的正弦信号。复指数时间信号不同延迟版本的任何线性组合，等于该信号乘以一个复系数，由复系数决定其幅度和相位的变化。计算IDFT：对X[k]进行共轭，然后进行DFT得到再除以n，得到x[n[的共轭，然后取反共轭即可。频谱分析（使用DFT对连续时间信号的频率成分进行数值分析）基本思想：递归地将较长序列的DFT分解为较短序列的DFT。
傅里叶变换的Python实现 自学笔记（二）画图篇 离散傅里叶变换DFT 零基础入门（最详细的从Python的角度而非数学角度了解傅里叶变换）
一只有点酸的程序员 的博客
08-10 4284
傅里叶变换，是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。上一篇文章中，我们讨论了Python、正弦波、复数。本篇文章中，我们继续用Python中的numpy+matplotlab的方式来实现复数正弦波和离散傅里叶变换。
OpenCV 离散傅里叶变换在图像处理中的应用学习笔记
xUeeeto_的博客
10-09 911
傅里叶变换的物理意义 傅里叶原理： 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 图像傅里叶变换的物理意义 对一张图像使用傅里叶变换就是将它分解成正弦和余弦两部分，将图像从空间域转换到频域 在图像处理中，频域反应图像在空域灰度变化剧烈程度，也就是图像灰度的变化速度，也就是图像梯度大小 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度 设 f 是一个能量有限的模拟信号，其傅里叶变换表示的就是 f 谱，从数学意义上是将一个函数转换为一系列周期函数来处理， 从物理意
OpenCV4.5.5学习笔记（九）：图像的亮度、对比度调节，离散傅里叶变换dft()
qq_43264167的博客
04-23 616
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、图像的亮度、对比度调节1.算子2.实现过程二、离散傅里叶变换1.引入库2.读入数据三、使用步骤总结 前言 笔者本科时候有幸接触了OpenCV3.2.0版本的学习，后因考研压力不得不暂时停下学习的脚步，现在考研任务结束了，未来的导师也是从事的该方向，笔者又开始了新一轮的学习。回来发现OpenCV已经出到了4.5.5版本，遂重新下载新版本并决定记录这一学习历程。由于笔者水平有限，可能有错误之处还请诸位大佬多多包涵并烦请指出，.
11、量子傅里叶变换（QFT）与离散傅里叶变换（DFT）的原理及应用
最新发布
mango的博客
09-20 56
本文深入探讨了量子傅里叶变换（QFT）与离散傅里叶变换（DFT）的原理、特性及应用。详细分析了二者在处理实信号、复信号和方波信号时的异同，特别是QFT在速度上的潜在优势及其在大规模信号处理中的指数级效率提升。同时，文章也指出了QFT在实际应用中面临的挑战，如输入信号编码和输出结果读取问题，并介绍了利用逆QFT准备周期性叠加态和调整信号频率的方法。通过流程图、代码示例和表格对比，全面展示了QFT与DFT的操作流程与适用场景，为未来量子信号处理技术的发展提供了理论基础和实践指导。
《OpenCV3编程入门》第5章-学习笔记6.1-离散傅里叶变换--图像的基本理论知识
王博（Kings）的博客
12-01 1839
基本知识： 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, 缩写为DFT），指的是傅里叶变换在时域和频域都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶（DTFT）频域的采样。 实际应用中，通常采样快速傅里叶变换来高效计算DFT。 对一张图像进行傅里叶 变换就是将它分解为正弦和余弦两部分，也就是将图像从空间域转换到频域。 理论基础：任何一个函数都可以表示成...
IC流程中 DFT 学习笔记（1）
记录所学，分享知识，结识挚友
08-16 1626
DFT是ASIC芯片设计流程中不可或缺的环节。其主要目的是在芯片前端设计验证完成后插入一些诸如寄存器链等可供测试的逻辑，算是IC后端设计的范畴。主要是在ASIC芯片流片完成后，通过这些已插入的逻辑，检测流片得到的芯片的制造质量。检测一些固定故障等。
DFT学习笔记-Mbist基础概念
tfrofc的博客
08-31 2916
DFT意为Design For Testability，可测性设计，是在芯片功能电路设计好之后（有时也会在设计好前并行进行，节省时间）插入一定的测试电路，方便在流片之后对芯片的缺陷进行测试。针对IO的DFT设计一般用Boundary Scan（也叫Jtag），针对普通逻辑电路的DFT设计一般用Scan，针对芯片上的片上存储器DFT，一般用Mbist（Memory Build In Self Test，存储器内建自测试）。PD没学完，调去了DFT，只能开始学习DFT了。之前的ic后端学习笔记也不再更新了吧。
Mentor-dft 学习笔记 day1--overview部分
qq_42327670的博客
09-27 2535
Mentor-dft 学习笔记 day1--overview部分
DFT学习笔记（二）|常用的DFT技术
qq_28455081的博客
05-31 2577
DFT工作流程DFT架构设计 - 实现什么测试功能/开销多大/测试时钟架构MemoryBIST - 插入BIST/BISR/BISAFUSE插入扫描链 - DFF替换为SDFF/规划并串链，测试端口/压缩逻辑JTAG &iJTAG - 边界扫描链/JTAG TAP ControllerIJTAG网络测试向量 - 自动向呈生成/仿真 生产后-Debug。
DFT学习笔记（一）|DFT是什么？
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qq_28455081的博客
05-29 1万+
DFT是Design For Test的缩写。指在芯片设计过程中引入测试逻辑，并利用这部分测试逻辑完成测试向量的自动生产，从而达到快速有效的芯片测试的目的。DFT分功能测试和制造测试，功能测试主要寻找设计上可能存在的错误，用来验证电路中的逻辑行为；制造测试用于寻找在制造过程中可能存在的制造缺陷（开路、短路等）。DFT是为了使制造测试尽可能简单，覆盖率尽可能高，而在电路中加入一些特殊逻辑的设计方法。
离散傅里叶变换的学习与思考
sonikk的专栏
05-05 2258
谁是傅里叶？ Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830)，一个法国的数学家、物理学家 傅里叶认为：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。 拉格朗日认为：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号(如垂直的方波中非连续变化的斜率)。 傅里叶认为：可以用正弦曲线来非常逼近地表示它（带棱角的信号），逼近到两种表示方法不存在能量差别。
【数字信号处理 | 学习笔记】二、离散傅里叶变换及其快速算法
qq_56734650的博客
07-06 3532
1. 傅里叶变换的几种可能形式：2. 离散傅里叶级数3. 周期序列的离散傅里叶级数变换对其中是周期为N的离散周期信号。4. DFS与Z变换的关系周期序列DFS可以看作是的一个周期x(n)做Z变换，再将Z变换在Z平面单位圆上按等间隔角抽样而得到。 周期卷积与线性卷积的不同之处在于周期卷积仅在一个周期内求和。离散傅里叶变换DFT实际上是DFS的主值，DFT隐含了周期性。x(n)的N点DFT对应x(n)的Z变换在单位圆上N个等间隔点的采样。 计算过程：补零，周期延拓，翻褶，移位取主值序列，相乘相加。循环卷积是周期
数字信号入门笔记4—离散傅里叶变换
lidec的专栏
06-08 4818
目录 数字信号入门笔记4—离散傅里叶变换 4.1离散傅里叶变换DFT定义 4.2 从典型复正弦信号看DFT的运作方式 4.3实正弦信号DFT 4.4采样不是正好一个周期复正弦信号 观察其DFT 4.4.1主瓣泄露 4.4.2旁瓣泄露 4.5从等效滤波器的角度看DFT的运作方式 数字信号入门笔记4—离散傅里叶变换 本节知识点提要： 从向量的角度看复正弦信号的DFT，直观解释DFT挑选频率的过程 由复正弦信号DFT如何推广到正弦信号的DFT 从不是一个恰好完整周期的信号DFT看频谱泄.
信号与系统实验课代码及离散傅里叶变换学习笔记
而关键性的 Experiment_5 与 Experiment_6 则很可能集中讲解离散傅里叶级数（DFS）与离散傅里叶变换（DFT）的核心理论与实际计算方法，涵盖快速傅里叶变换（FFT）算法的应用、频谱泄漏现象、窗函数选择、补零技术等...
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