首页 > 其他分享 >离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)

离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)

时间:2024-07-10 09:00:14浏览次数:15  
标签:plt 变换 DFT FFT 信号 np 傅里叶

离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)是信号处理和数字信号处理中的基本工具。它们用于将时间域的信号转换为频率域的表示,帮助分析信号的频谱成分。

1. 离散傅里叶变换(DFT)

1.1 DFT的基本概念
DFT是将离散时间信号转换为频域表示的工具。对于长度为 N 的离散信号 x[n],其DFT定义为:

其中:
X[k] 是频域信号的第

标签:plt,变换,DFT,FFT,信号,np,傅里叶
From: https://www.cnblogs.com/mxh010211/p/18293116

相关文章

  • 快速傅里叶变换复习笔记
    .real()成员函数FFT的本质是快速计算多项式的点值表示对负实数的四舍五入需要-0.5编写函数接收数组地址时,注意不能破坏原数组FFT有较为严重的精度问题,double甚至难以准确计算两个\(10^9\)级别的整数相乘的结果,即使采用longdouble也时常无法得到准确的答案,这或许也是模板题中......
  • 最新扣子(Coze)实战案例:使用扩图功能,让你的图任意变换,完全免费教程
    ......
  • 力扣第6题:Z字形变换 交替V和Λ规律法(C++)
    将一个给定字符串 s 根据给定的行数 numRows ,以从上往下、从左到右进行 Z字形排列。比如输入字符串为 "PAYPALISHIRING" 行数为 3 时,排列如下:PAHNAPLSIIGYIR之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:"PAHNAPLSIIGYIR"。......
  • 图像的对数变换
    对数变换在图像处理中通常有以下作用:因为对数曲线在像素值较低的区域斜率较大,像素值较高的区域斜率比较低,所以图像经过对数变换之后,在较暗的区域对比度将得到提升,因而能增强图像暗部的细节。图像的傅里叶频谱其动态范围可能宽达0~10^6。直接显示频谱的话显示设备的动态范围往......
  • 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)
    离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)是信号分析中的一种基本方法,它将离散时序信号从时间域变换到频率域,是傅里叶变换在时域和频域都呈现离散的形式。以下是关于离散傅里叶变换的详细介绍:一、定义与物理意义定义:离散傅里叶变换是指将离散时间信号(即时间域上的离......
  • 【机器学习】连续字段的特征变换
    介绍 除了离散变量的重编码外,有的时候我们也需要对连续变量进行转化,以提升模型表现或模型训练效率。在之前的内容中我们曾介绍了关于连续变量标准化和归一化的相关内容,对连续变量而言,标准化可以消除量纲影响并且加快梯度下降的迭代效率,而归一化则能够对每条数据进行进行范数......
  • 一维信号短时傅里叶变换域邻域降噪方法(MATLAB)
    噪声在人类日常生活中无处不在,其会降低语音信号的质量和可懂度。在低信噪比的恶劣环境中,这种负面影响愈发严重。为了解决这个问题,众多研究人员在过去的几十年里提出了许多降噪算法。根据原理的不同,降噪算法可大致分为五类:谱减法、最优滤波法、基于统计模型的方法、子空间......
  • FFT 学习笔记
    \(\text{FFT}\)学习笔记多项式确定一个多项式,往往只需要知道每一次项前的系数是多少即可。众所周知,一个朴素的多项式往往可以被写成\[f(x)=\sum_{n\ge0}a_nx^n\]的形式,在这种形式下的两个多项式\(f,g\)的乘积\(h\)往往可以按照\[h(x)=(f*g)(x)=\sum_{n\ge0}(\sum_{i=0......
  • 昇思25天学习打卡营第13天| 数据变换 Transforms
    IT专业入门,高考假期预习指南七月来临,各省高考分数已揭榜完成。而高考的完结并不意味着学习的结束,而是新旅程的开始。对于有志于踏入IT领域的高考少年们,这个假期是开启探索IT世界的绝佳时机。作为该领域的前行者和经验前辈,你是否愿意为准新生们提供一份全面的学习路线图呢?快来......
  • FFT 学习笔记
    \(\text{FFT}\)学习笔记多项式确定一个多项式,往往只需要知道每一次项前的系数是多少即可。众所周知,一个朴素的多项式往往可以被写成\[f(x)=\sum_{n\ge0}a_nx^n\]的形式,在这种形式下的两个多项式\(f,g\)的乘积\(h\)往往可以按照\[h(x)=(f*g)(x)=\sum_{n\ge0}(\sum_{i=0......