作者:桂. 时间:2017-01-17  23:41:13 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6294111.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 信号处理一个重要的关系就是时域与频域的关系,本专题为:信号处理的频域处理. 本文主要讲述信号从时域连续信号到数字信号的变化,以及对应的频域关系,内容较为基础,公式不作具体推导. 理论分析 (图1 信号的时频对应关系) A.傅里叶变换(FFT) 由图1(a)可以看出,连续非周期时域连续信…

傅里叶级数 傅里叶在他的专著<热的解析理论>中提出,任何一个周期函数都可以表示为若干个正弦函数的和,即: \[f(t)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_ncos(n\omega t)+b_nsin(n\omega t))\]其中\(\omega=\dfrac{2\pi}{T}\),\(T\)为函数的周期.\(a_n/b_n\)和\(n\)分别控制了正弦波的振幅与频率.这就是傅里叶级数的三角形式. 我们还可以用复指数形式1和积分2来表示傅里叶级数: \[ f(t)=\sum_…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

学习DIP第20天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 开篇废话 这两天博客写的有点多,感觉博客应该是知识的总结和理解,而是单纯的为了写博客而写博客,不过这两天的内容连续性很强,所以一口气下来也未尝不是好事,这两三篇文章一直在研究理论,已经好久没写代码了,哈哈,后面准备写下DFT和采样相关的,然后就回归冈萨雷斯,看图像比看数学有意思…

▎前言 小编相当的菜,这篇博客难度稍高,所以有些可能不会带有证明,博客中更多的是定义. 我们将要学到的东西: 复数 暴力多项式乘法 DFT 当然,小编之前就已经写过一篇博客了,主要讲的就是基础多项式,如果你已经会了下面的内容就无需学了,否则请进入传送门. 环和域 多项式 卷积 多项式乘法 多项式点值表示 多项式的根 单位根 ▎复数 ☞『引入』 其实小编早就应该讲复数了,但是上次忘了讲,那么这次一定要补上,好了,切入正题: 如果你信誓旦旦的在初中卷子上不判断根号下(√)的数是否是负数,那么你极有可…

我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声.  因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结…

快速傅里叶变换及其C程序 <快速傅里叶变换及其C程序>是中国科学技术大学出版社出版的.本书系统地介绍了傅里叶变换的理论和技术,内容包括傅里叶变换(FT)的定义.存在条件及其性质,离散傅里叶变换(DFT)的定义.性质及由离散引起的频谱混叠和渗漏,快速傅里叶变换(FFT)算法的基本原理和复序列基2算法及其实用程序,并以此为基础,给出了实序列DFT.正弦变换.余弦变换.傅里叶级数.谱函数近似.功率谱估计.卷积和相关等的快速算法和实用程序,给出了 2D—DFT的行列算法.二维实序列2D—DFT的行列算…

一.FFT的意义 DFT虽然实现了FT的计算机计算,但是计算量大,不适合实时的数字信号处理.FFT算法的出现,使DFT的计算效率更高,速度更快. 二.FFT与DFT的关系 从FT到DFT经过了数字角频率w的离散化,由此带来了一些数学公式的改写.而FFT是DFT算法上的突破,可以说数学理论上与DFT是一样的.可以认为,FFT就是DFT的一种快速好用的计算方法,FFT替代了定义法计算的笨拙,如此而已.正因为如此,所以可以看到FFT与DFT的运算结果是相同的. 三.matlab实验 1.程序 L=;…

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 1.离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它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.但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的快速傅里叶…

现在真是一碰电脑就很颓废啊... 于是早晨把电脑锁上然后在旁边啃了一节课多的算导, 把FFT的基本原理整明白了.. 但是我并不觉得自己能讲明白... Fast Fourier Transformation, 快速傅里叶变换, 是DFT(Discrete Fourier Transform, 离散傅里叶变换)的快速实现版本. 据说在信号处理领域广泛的应用, 而且在OI中也有广泛的应用(比如SDOI2017 R2至少考了两道), 所以有必要学习一波.. 划重点: 其实学习FFT最好的教材是<算法导论…

扯 去北京学习的时候才系统的学习了一下卷积,当时整理了这个笔记的大部分.后来就一直放着忘了写完.直到今天都腊月二十八了,才想起来还有个FFT的笔记没整完呢.整理完这个我就假装今年的任务全都over了吧. 更改了一些以前不大正确的地方,又添加了一些推导,证明实在不会. 有一些公式,但个人觉得还是比较好理解.可能还会有错误,希望大佬友情指出. 最后,祝各位看官新年快乐. 回家过寒假去咯(虽然就\(4\)天\(qwq\)) 多项式 一个次数界为\(n\)的多项式\(A(x) = \sum_{i = 0…

从DFS到DFT 周期序列的级数展开 正如连续时间周期信号可以表示为一系列正弦信号的和的形式,周期序列也可以表示为一系列正弦之和的形式,假设序列\(\tilde{x}[n]\)的周期为\(N\),那么它的基频为\(\frac{2\pi}{N}\),所以有 \[ \tilde{x}[n]=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}\tilde{X}[k]e^{j\frac{2\pi}{N}kn} \] 这里与连续时间信号不同的是,不需要无穷多个成谐波关系的复指数,只需要\(N\)个成…

https://blog.csdn.net/enjoy_pascal/article/details/81478582 FFT前言快速傅里叶变换 (fast Fourier transform),即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效.快速计算方法的统称,简称FFT.快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的.采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著. FFT(Fast Fourier…

封面是福州的福道,从高处往下看福道上的人在转圈圈.从傅里叶变换后的频域角度来看,我们的生活也是一直在转圈圈,转圈圈也是好事,说明生活有规律,而我们应该思考的是,如何更有效率地转圈圈--哦别误会,我真不是在说内卷(狗头). 本文会讲到离散傅里叶.实信号.负频率.fftshift.实信号.共轭等概念. 离散傅里叶变换 上一篇文章里面写到了离散傅里叶变换. 公式如上,我发现,只要掌握初中的数学--加减乘除以及三角函数,就可以掌握离散傅里叶变换的运算. 上文中说过: 如果有时域数据如: [1, 2, 3…

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的…

访问图像像素 存储方式 BGR连续存储有助于提升图像扫描速度. isContinuous()判断是否是连续存储. 颜色空间缩减 仅用这些颜色中具有代表性的很小的部分,就足以达到同样的效果. 将现有颜色空间值除以某个输入值,获得较少的颜色数. LUT函数:look up table操作 用于批量进行图像元素查找.扫描和操作图像. 使用方法如下: Mat lookUpTable(,,CV_8U); uchar* p = lookUpTable.data; ;i<;i++) p[i] = table[…

∫∞−∞|x(t)|2dt=12π∫∞−∞|X(ω)|2dω=∫∞−∞|X(2πf)|2df∑n=−∞∞|x[n]|2=12π∫π−π|X(eiϕ)|2dϕ∑n=0N−1|x[n]|2=1N∑k=0N−1|X[k]|2 连续时间傅里叶变换: DTFT:离散时间(连续频率)傅里叶变换: DFT:离散傅里叶变换: >> x = randn(1, 10000); >> A = sum(A.^2) - sum(fft(x).^2)/length(x); % 根据帕斯瓦尔定理,傅里叶变换系数…

不行啊最近备考简直变成文化狗了= =..我还脑洞大开想学俄语什么心态.. 简单地说一下FFT(来,跟我一起念,法〰法〜塔,法斯特~福铝页~圈死佛而母).. FFT本来是做信号变换用的,当然OI和信号变换搭不上边.但是大家都知道,FFT可以快速求卷积.这可以说是由复数的性质决定的. FFT是什么 FFT,是DFT的一种实现.它可以在$\Theta \left( n\log_2{n}\right)$(其中n为输入规模)时间内完成DFT. 也就是说,FFT是DFT的一种具体实现.因此,与其问FFT是什…

    关于FFT,咱们都会迫不及待地 @  .....(大雾)(貌似被玩坏了...)    .....0.0学习FFT前先orz FFT君.         首先先是更详细的链接(手写版题解点赞0v0) FFT的资料    其实众所周知的最详细的算法解释在<算法导论>上...然后咱就是边看着那个边码理解的...    首先来看看多项式乘法和快速FFT的关系,然后咱们再来看能否聊到卷积什么的东西...    其实觉得还是去看算法导论最好.   [一.多项式及其表达方式.]      首先什么是…

ilinx Vivado的使用详细介绍(3):使用IP核 Author:zhangxianhe IP核(IP Core) Vivado中有很多IP核可以直接使用,例如数学运算(乘法器.除法器.浮点运算器等).信号处理(FFT.DFT.DDS等).IP核类似编程中的函数库(例如C语言中的printf()函数),可以直接调用,非常方便,大大加快了开发速度. 方式一:使用Verilog调用IP核 这里简单举一个乘法器的IP核使用实例,使用Verilog调用.首先新建工程,新建demo.v顶层模块.(过…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ruoyunliufeng/article/details/38023431 通过前面的介绍我们知道.声音信号要通过AD转换,变成我们可以处理的数字信号,然后再交给FFT进行处理. 一.ADC转换 1.设置引脚 void GPIO_Init() // GPIO口的初始化 { P1M1 = B(00000011); //设置P1口模式 P1M0 = B(00000000); //设置P1口模式 仅仅有1.0和1.1为开漏,用于AD P1 =…

对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,…

很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生一个波形…

原址:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等, FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定…

目录     一.研究的意义     二.DFT的定义    三.DFT与傅里叶变换和Z变换的关系     四.DFT的周期性     五.matlab实验       五.1 程序          五.2 实验结果 一.研究的意义 DTFT计算公式,中的w取值是连续的而且从负无穷大到正无穷大,对于计算机处理是不可能的,需要无限细分无限区间.即使在DTFT小节中用matlab实现计算,也只是将(-pi,pi)区间划分成1600份来逼近DTFT的效果. 实际上真正用的是DFT,离散傅里叶变换.离…

DFT.DTFT.DFS.FFT.FT.FS之间的关系 FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及. 主要是前四种的关系: DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换 DTFT(Discrete-time Fourier Transform):离散时间傅里叶变换 DFS(Discrete Fourier Series):离散傅里叶级数 FFT(Fast Fourier Transform):快速傅里叶变换 首先来说图(1)和图(2),对于一个模拟信号,…

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信…

    学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系.首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算.      学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生…

学习DIP第22天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 开篇废话 本来是不想写DTFT的,原因1,与前面傅里叶变换(FT)推导过程相似,原因2,在图像处理中DTFT应用不是很广泛,但后来想想还是写出来,原因1,不写出来我觉得心里不踏实,原因2,DTFT是DFT的近亲,不写的话家族不完整,下一篇写DFT,其实写到这个阶段,要写的东西就…