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傅里叶变换交互式入门。但更酷的是，它产生的正弦波不仅仅是一般的正弦波，它们都是“三维”的正弦波。我们需要这样的一种“正弦波”：无论我们有什么样的图像，我们都可以添加一堆这些正弦波来回到原始图像。傅里叶变换让我们输入一个事物，并将其分解为不同频率的成分频率告诉我们有关数据的一些基本属性并且可以通过仅存储重要的成分来压缩... 阅338 转0 评0 公众公开 19-08-09 16:52 |
从函数图像来看，比较函数f(x)的曲线和卷积后的函数(f*g)(x)的曲线，不难发现，卷积后的曲线比f(x)变得光滑一些。index_xi=xi+6;if xi-ti<-5 || xi-ti>5.index_xi_ti=xi-ti+6;item=f(index_ti)*g(index_xi_ti);str=[ repmat('''''''' '''''''',N,1) num2str(f''... 阅689 转1 评0 公众公开 18-08-31 17:06 |
import numpy as npx = np.array([1,2,1,0,1,2,1,0])w = np.fft.fft(x)freqs = np.fft.fftfreq(len(x))for coef,freq in zip(w,freqs): if coef: print(''''''''{c:>6} * exp(2 pi i t * {f})''''''''.format(c=coef,f=freq))# (8+0j) * exp(2 pi i t * 0.0)# -4j * exp(2... 阅1919 转5 评0 公众公开 18-08-26 00:54 |
>>> plt.plot(np.fft.ifft(transformed)) #反变换[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000074F0630>]>>> plt.show()>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> x=np.random.rand(10,10) #二维随机信号>>> wave=np.cos(x)>>> plt.plot(wave)... 阅108 转0 评0 公众公开 18-08-15 23:53 |
有时实矩阵会有复数的特征值，当特征值变成复数时，特征向量也会变成复数，傅里叶矩阵是复矩阵里最重要的例子。正如前面已指出的那样，我们不难发现幂指数的规律：指数等于行序数乘以列序数，行、列序数都从0开始，通常这个4阶傅里叶矩阵可得到一个4维序列（有4个离散点）的傅里叶变换（离散的），矩阵F4左乘4维向量得到该向量的傅里叶变换，F4... 阅1209 转4 评0 公众公开 18-08-10 22:35 |
网上找的纯C实现的FFT,与matlab计算结果完全一样转网上找的纯C实现的FFT,与matlab计算结果完全一样2014年06月06日 08:20:58阅读数：24469.fft(FFT_NPT, fft_buff);转自：http://www.beamsky.com/fft-c-language/傅立叶变换的重要性不用我说，想必大家也很清楚，有了傅立叶变换，我们就可以从信号的频域特征去分析信号。 阅371 转4 评0 公众公开 18-08-07 16:41 |
最常见的形式(系数表达)：2小学生手算 系数形式 的 多项式乘法 的 复杂度是 如果我们知道了一个次多项式 的曲线上的个不同的的点。重组为两个多项式：设其系数的下标为偶数组成的多项式为：设其系数的下标为奇数组成的多项式为：所以有：4好像并不会优化运算。便可 自底向上迭代 实现FFT总结：由于递归结构的FFT较好理解。而理解递归结构的FFT... 阅5799 转5 评0 公众公开 18-08-06 16:13 |
基于python的快速傅里叶变换FFT（一）3、假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；4、由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。用数学表达式就是如下： y=7*np.sin(2*np.pi*180*x) + 1.5*np.sin(2*np.pi*390*x)+5.1*np.sin(2*np.pi*600*x) 从图中我... 阅753 转2 评0 公众公开 18-08-06 15:47 |
>>> plt.plot(np.fft.ifft(transformed)) #反变换[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000074F0630>]>>> plt.show()>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> x=np.random.rand(10,10) #二维随机信号>>> wave=np.cos(x)>>> plt.plot(wave)... 阅4790 转11 评0 公众公开 18-06-19 10:12 |
阅67 转1 评0 公众公开 18-06-17 21:19 |
