3 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）

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分类专栏： 数字信号与处理 文章标签： 学习
于 2024-06-30 00:31:10 首次发布
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离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform）
jubincn的专栏
10-15 1105
离散傅立叶变换概述 傅立叶分析以法国数学家和物理学家JeanBaptiste JosephFourier命名，是一种将信号分解为谐波的方法。如下三图所示，一个包含16个点的离散信号可以用9个余弦和9个正弦波来表示。在表达任意一个离散信号时，这些三角波的周期是一定的，不同的只是振幅(amplitude)。 图 1-1 离散信号与对应的三角波 信号可以是连续的或离散的，同时也可以是周...
Discrete Fourier Transform（DCT）的理解
SUDA_CMH的博客
08-19 789
本文主要介绍了DFT的基本原理以及代码实现
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）
wubobupt2的博客
04-16 1450
commentsgtg(t)gt被采样的函数，time-limited，0T[0, T)0TGfG(f)Gf−BB[-B, B]−BBTsT_sTs​采样周期，1Ts≥2BTs​1​≥2Bgng[n]gn采样点gnTsg(nT_s)gnTs​n01⋯N−1n01⋯N−1GkG[k]GkHf1Ts⋅∑n−∞∞Gf−kTsHfTs​1。
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）
sukihu的博客
07-05 1432
定义：离散傅里叶变换是指将离散时间信号（即时间域上的离散序列）通过数学变换，转换为离散频率域上的表示形式。具体来说，设x(n)是长度为N的有限长序列，则其离散傅里叶变换X(k)可以表示为X(k) = ∑(n=0,N-1) x(n)e^(-i2πkn/N)，其中k表示频率索引，N是序列的长度。物理意义：离散傅里叶变换的物理意义在于，它将信号在时域上的采样转换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。这种转换使得我们可以从频率的角度去分析信号的频谱结构和变化规律。
dft()离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）
Destiny_的博客
06-08 1367
离散傅里叶概念 离散傅里叶变换，是指傅里叶变换在时域上和频域上都呈离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换频域的采样。简单的说，对一张图像使用傅里叶变换就是将它们分解成正弦和余弦两部分，也就是将图像从空间域（spatial domain）转换到频域（frequency domain）。 F（x,y）=∑i=0N−1∑j=0N−1f(i,j)e−i2π(kiN+ljN)\displaystyle\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{N-1}f(i,j)e^{-i2\pi(\fr
离散傅里叶变换 Discrete Fourier transform
08-11
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是数字信号处理领域中的核心算法之一，它在信号分析、图像处理、通信工程等多个IT领域都有广泛应用。DFT是一种将时域上的离散信号转换到频域上的表示方法，通过...
离散傅里叶变换（DFT）的数学-音频应用Mathematics Of The Discrete Fourier Transform (DFT) - With Audio Applications
11-15
涵盖了有关离散傅立叶变换公式及其组成部分的所有内容，并经常引用音频应用程序。
离散傅里叶变换（DFT）分析-Discrete Fourier Transform (DFT) Analysis-matlab
最新发布
03-30
功能概述：离散傅立叶变换（DFT）分析 函数[F，FT，Phase]=DFT（T，Signal，Fi，FF，Res，P，Cursor）是频率域信号分析的通用工具。它在指定的频率范围内计算信号的离散傅立叶变换（DFT），提供可定制的可视化选项...
机器学习离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）
weixin_56460281的博客
04-19 501
通过分析这些频谱分量，可以获取信号的频域信息，包括频率成分、频率分布和相位信息等。通过对信号进行DFT，可以将信号从时域转换为频域，而通过逆DFT可以将信号从频域转换回时域，这在很多应用中非常有用。DFT是一种重要的数学工具，可以帮助我们理解信号的频率特性、进行频谱分析、滤波和数据压缩等操作。1. 频谱分析：DFT可以将时域信号转换为频域信号，提供了信号在不同频率上的能量分布信息。通过DFT将信号转换到频域，可以选择性地保留较大的频率分量，而忽略较小的分量，从而实现信号的压缩。
Discrete Fourier Transform离散傅里叶变换算法
安安爸Chris的专栏
01-27 2568
DFT 公式： Ak=∑n=0N−1e−i2πNknan,k∈{0,1,...N−1} A_k = \sum_{n=0}^{N-1}e^{-i\frac{2\pi}{N}kn}a_n , k\in \{0,1,... N-1\} Ak​=n=0∑N−1​e−iN2π​knan​,k∈{0,1,...N−1} 一般我们更常写成 Ak=∑n=0N−1WNknan,k∈{0,1,...N−1} A_k = \sum_{n=0}^{N-1}W_{N}^{kn}a_n , k\in \{0,1,... N-1\}
从零开始学习FFT（快速傅里叶变换） 这也是我学习dft算法的心得，谢谢各位
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不休的博客
03-03 4万+
本文是从最基础的知识开始讲解，力求用最通俗易懂的文字将问题将的通俗易懂，大神勿喷，多多指教啊，虽然说是从零学习FFT，但是基本的数学知识还是要有的，sin，cos，等。        FFT（快速傅里叶变换）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D
DiscreteFourierTransform API 及FFT(快速傅里叶变化)总结
行天之路
06-01 1264
public class DiscreteFourierTransform extends BaseDataProcessor 本类的注释翻译： 计算一个输入序列的离散傅里叶变换（DFT）时，使用的快速傅里叶变换（FFT）.傅里叶变换是一个把信号放入其频率（成分）分析的过程。在语音中，我们不是分析整个语音连续的语音即整个持续期的语音，而是分析音频数据的一个窗口（帧）。这
【opencv 450 core】Discrete Fourier Transform
cxyhjl的博客
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Discrete Fourier Transform OpenCV: Discrete Fourier Transform Goal 我们将寻求以下问题的答案： 什么是傅里叶变换，为什么要使用它？ 如何在 OpenCV 中做到这一点？ 使用以下函数：copyMakeBorder()、merge()、dft()、getOptimalDFTSize()、log() 和 normalize()。 Source code 您可以从这里下载或在 OpenCV 源代码库的 samples/cpp/t
The Discrete Fourier Transform (DFT)（3）
Du_Shuang的博客
11-02 399
再回首看之前写的两篇文章，总感觉还欠差一点什么，这里在加一点。 虽然对傅里叶变换有了一定的理解，但是每次看到离散傅里叶变换的公式还是有点懵的感觉，这里将详细的退一下离散傅里叶变换公式的由来及其意义。 何为离散傅里叶变换？就是先将连续傅里叶变换通过冲击函数进行取样获得离散的数据，然后对这些离散的数据进行傅里叶变换，这就是傅里叶离散变换，公式如下： F~(u)=∫−∞∞f~(t)e−j2πutdt=∫...
mac python pip下载速度慢的解决方法
Android唐浮的专栏
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mac python pip下载速度慢的解决方法 使用国内镜像 requests就是module名称 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests python3.x 使用 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests ...
数字图像处理笔记——二维离散傅里叶变换（2D Discrete Fourier Transform）
shanwenkang的博客
11-23 1万+
二维傅里叶变换 我们先来看看一维情况的傅里叶变换。在信号系统中讲过连续时间的傅里叶变换和离散时间的傅里叶变换，连续时间傅里叶变换在频谱上时非周期的，离散时间傅里叶变换（DTFT）在频谱上是周期的。在DSP中讲了离散傅里叶变换，它的思想是将时域周期化，反映在频域上就是对连续的周期频谱进行抽样 有了一维的离散傅里叶变换（DFT），我们可以将其推广到二维的情况 我们其实可以将二维离散傅里叶...
DISCRETE FOURIER TRANSFORM
MathsXDC的专栏
01-06 1094
Discrete Fourier Transform Ethara Particularly in the modern world, it is the discrete Fourier transform (DFT) that can be used to analyze the spectrum of a signal in the frequency domain. Rather th
The Discrete Fourier Transform (DFT)（2）
Du_Shuang的博客
08-31 427
这里我想说一些离散傅里叶变换需要注意的东西。 1.对一副图像而言起始坐标为左上角f(0,0),那么傅里叶变换过后的图像任然以左上角F(0,0)为起始点，而空域图像的移动不会对频域图像造成太多的影响，只是会在结果后面乘上一个相位的变动。所以我们在获得频域图像后如果想要得到中心显示的图像，就得对图像进行移动（一般使用剪切和拼接进行操作）。所以原图的位移不会影响频域图像的幅度变化，但是旋转会。 2....
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