dft

在这里插入图片描述

对于FFT和DFT的理解

手把手教你理解FFT是最重要,也是最难懂的。简单说下原理:FFT是DFT的改进算法,其将DFT的N^2步运算减少至(N/2)log2步。(这里就不往下展开了,博主也在想这个问题:FFT后点的模值和信号幅值的关系为啥是N/2,这和DFT计算的是缠绕图像质心的N倍有什么关系?)说完对DFT的理解,现在来说下FFT是如何改进DFT算法的。 »

在这里插入图片描述

傅里叶变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)详解

前置知识 以下内容参考《复变函数与积分变换》,如果对积分变换有所了解,完全可以跳过忽略 复数的三角表达式如下 Z=r(cosθ+isinθ) Z=r(cos\theta+isin\theta) Z=r(cosθ+isinθ) 欧拉公式如下 eiθ=cosθ+isinθ e^{i\theta}=cos\theta+isin\theta eiθ=cosθ+isinθ 所以,两式连立,我们可以得到复数的... »

在这里插入图片描述

用Python实现DFT并绘制功率谱

知识背景:傅里叶变换可以分为连续傅里叶变化和离散傅里叶变换,分别是FT,FS,DTFT,DTFS。其中DTFT是我们常说的离散时间傅里叶变换,但这种变换并不一定能够由计算机进行处理,因为对于非周期信号来说其谱一般是连续谱,这样就无法由计算机完成了。所以DFT就出现了,我们知道DTFT是以2π为周期的,我们一般只需要取其主值(可以看作取一个完整的周期)进行分析,如果对DTFT在0到2π内均匀尽行采样... »

opencv学 之图像傅里叶变换dft

opencv学 之图像傅里叶变换dft

下午用Opencv代码实现了这一变换,有一些经验心得二、关键函数解析2.1copyMakeBorder() 扩展图片尺寸傅里叶变换的计算对图像的尺寸有一定要求,尺寸不满足要求的,可用copyMakeBorder() 函数进行扩展。 »

opencv python 傅里叶变换的使用

理论傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性,对于图像,2D离散傅里叶变换(DFT)用于找到频域.快速傅里叶变换(FFT)的快速算法用于计算DFT.于一个正弦信号,x(t)=Asin(2πft),我们可以说 f 是信号的频率,如果它的频率域被接受,我们可以看到 f 的峰值.如果信号被采样来形成一个离散信号,我们得到相同的频率域,但是在[π,π] or [0,2 »