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,

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

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

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,

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

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

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,

对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz.2*5hz.3*5hz--(其中的 5hz 叫基频).这是傅立叶级数的思想.所以说周期信号的频率是离散的. 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小 T∝1f. 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了.求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换.包括这样几种: DTFT(时间离散,频率连续) DFT(

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

一般的,对正余弦信号进行採样并DFT运算,画出频谱图,会发现频谱并不干净.这样的现象称为频谱泄漏.由于DFT运算仅仅能是有限序列,突然的截断产生了泄漏. 会有这种特殊情况.当採样截取的刚好是整数个周期,则频谱图显得特别干净. 能够理解为刚好取的完整周期.周期性明显了,频率就比較单一. 为此做了matlab实验: ts = 0.01;%採样率100Hz n = 0:N-1; y = sin(2*pi*20*n*ts);%20Hz信号,每周期採5个点 xk = abs(fft(y,N));%注意依据

离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式, 将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样.在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上 这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列.即使对有限长的离散信号作DFT,也应当将其看作其周期延 拓的变换.在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT. 扫描路径设计 扫描路径法是一种针对时序电路芯片的DFT方案.其基本原理是时序电路可以模型化为一个组合电

在以前学习的离散傅立叶变换(DFT),总是不能理解只是知道公式 X(k) = Σx(n) * WNnk    ,也不知道如何得来的. 现在可以聊聊了,因为最近在使用MATLAB实际的操作了所以比以前了解的更深刻了.在这里并没有推导,而是一些结论. 1.对于无限长的离散序列,只能用DTFT计算其频谱,得X(ejw),其中w是连续的.但是有个重要的特性:X是以2pi为周期的. 2.对于无限长的周期离散序列(这是关键),对于周期序列,只要满足一定的条件(狄里赫利条件)就可以由WNn n = 0,,,N

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

▎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

ListFourierSequenceTransform[{-2, -1, 1, 3, 3, 1, -1, -2}, \[Omega]] ParametricPlot[{Re[%], Im[%]}, {\[Omega], -2 Pi, 2 Pi}, AspectRatio -> 1] Plot[Abs[%%], {\[Omega], -2 Pi, 2 Pi}] Plot[Arg[%%%], {\[Omega], -2 Pi, 2 Pi}] 整活没活整了,将就着看吧,这程序也好写. 自己写也行,不

1.MATLAB自编绘图函数 function [] = signal_write(X,w,flag) % X:数据 % w:频率向量 magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); ) figure(); magX=abs(X);angX=angle(X); realX=real(X);imagX=imag(X); subplot(,,);plot(w/pi,magX);grid xlabel('以pi为单位的频率');title

直接从书上抓图的,为以后查表方便 1.DTFT 2.z变换对

搞了这么久音频算法,有些细节还没有很清楚. 比如DFT和DCT有哪些区别,DFT系数为什么会是对称的,同样帧长的数据,各自的频域分辨率是多少? 今天决定搞清楚这些问题, 首先DFT的系数对称(2N点的数据做DFT,变换系数关于N点位置对称)是因为DFT的的变换基是对0-2π分析的,因为0到π和π到2π对称所以会对称.可以参见DFT公式 而DCT的系数就不会对称(2N点的数据做DCT,变换系数不对称)是因为DCT的变换基是对0-π分析的,故不会存在变换关系,可参加DCT变换.(以DCT2型为例子)

转载地址:http://blog.renren.com/share/408963653/15068964503(作者 :  徐可扬) 有没有!!! 其实我感觉这个学期算法最难最搞不懂的绝对不是动态规划啊!绝对是快速傅里叶变换啊!最近才弄懂有木有. 有不少人问我,于是干脆就写成日志吧. 首先明确一下基本概念吧,就三点,DFT,FFT,蝴蝶操作. DFT(离散傅里叶变换):书上写的最清楚的一句话叫做,向量y=(y0,y1,……yn-1)是系数向量a=(a0,a1,,……,an-1)的离散傅里叶变换,