图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,

在项目中,需要画波形频谱图,因此进行查找,不是很懂相关知识,下列代码主要是针对这篇文章. http://blog.csdn.net/xcgspring/article/details/4749075 //快速傅里叶变换 /* 入口参数: inv: =1,傅里叶变换; =-1,逆傅里叶变换 N:输入的点数,为偶数,一般为2的幂次级,2,4,8,16... k: 满足N=2^k(k>0),实质上k是N个采样数据可以分解为偶次幂和奇次幂的次数 real[]: inv=1时,存放N个采样数据的实部,in

这里将要介绍的HTML5 音频处理接口与Audio标签是不一样的.页面上的Audio标签只是HTML5更语义化的一个表现,而HTML5提供给JavaScript编程用的Audio API则让我们有能力在代码中直接操作原始的音频流数据,对其进行任意加工再造. 展示HTML5 Audio API 最典型直观的一个例子就是跟随音乐节奏变化的频谱图,也称之为可视化效果.本文便是以此为例子展示JavaScript中操作音频数据的. 文中代码仅供参考,实际代码以下载的源码为准. 了解Audio API   

绘制分析器数组所有数据.本文内容,承接上文 1.800宽度绘制 var url='../content/audio/海阔天空.mp3'; if (!window.AudioContext) { alert('您的浏览器不支持AudioContext'); } else { //创建上下文 var atx = new AudioContext(); var source = null; //使用Ajax获取音频文件 var request = new XMLHttpRequest(); reque

HTML <style> #canvas { background: black; } </style> <div class="container"> <button class="btn btn-primary" id="playBtn"> <i class="glyphicon glyphicon-pause"></i> </button>

转:http://kms.h3c.com/View.aspx?id=52875 问题现象 在无线环境中经常碰到苹果终端连接无线后wifi图标无法点亮导致终端无法上网.在起portal的网络中认证页面无法自动弹出影响使用体验. 告警信息 无 原因分析 一.wifi图标无法点亮分三种情况: 1.无线属内网环境,自动获取地址时没有下发DNS地址,导致wifi图标始终无法点亮. 2.无线即无portal认证.又无加密,此时有些苹果终端每次连接wifi都会延迟10秒左右才能点亮图标. 3.无线环境起了po

程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率

在学习和工作中,我们都会遇到需要使用思维导图的情况,导图可以很好地帮助我们处理工作,完成记录和分享,是一个非常便捷的工具.今天小编就想和大家分享一款非常简单好用的思维导图软件,Ayoa. 之所以要将它推荐给大家,是因为这里面有几个小编非常喜欢的功能,主要就是下面几个功能. 一.可导入其他格式的导图文件 图1:导入.imx文件 现在市面上的思维导图软件种类繁多,尽管它们大多支持导出为图片格式的文件,但如果需要导图源文件,格式不互通带来的不便很明显,Ayoa则有效避免了这一不便. 作为iMindMa

I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件 I1 = rgb2gray(I); subplot(,,);imshow(I1); %显示原图像 fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换 sfftI1=fftshift(fftI1); %直流分量移到频谱中心 RR1=real(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^+II1.^);

MindManager是一款多功能思维导图工具软件,有其他软件无法媲美的项目管理和商业规划高级功能.用户们制作思维导图时一定要注意图文并茂,单纯的文字会过于单调.所以接下来,小编就为大家详细介绍MindManager的图像功能(如图1). 图 1::MindManager界面 一. MindManager图像的功能 MindManager思维导图软件的图像可以附加到主题,或添加为新主题,或作为可自由移动的浮动图像,或作为背景图像.每一种添加图像的形式都可以使思维导图更加丰富.如图二,是添加了背景

数据展示应该是最常见的需求,我们经常利用数据做总结.用数据做分享.但是我们该如何更好地展示给我们需要展示的人,如何才能让我们的数据表达更加动人,这个值得让人思索. 说到数据表达,常用的数据展示方式无非就是纯数据数字.表格.图表这三类,但是却让很多小伙伴感到苦恼,常常出现这些情况: 自己耗时耗力整理分析了一堆大数据,结果大家就看了一眼! 看到别人超好看的图表的时候,自己也想制作,却不知道该怎么办? 为什么自己的数据展示不够高级,图表样式达不到自己的审美要求? 莫慌!今天,小编就为大家介绍的工具就可

可以包括的标签: <activity> <activity-alias> <service> <receiver> <provider> <uses-library> 经常使用的属性: android:process 默认情况下,Android为每一个应用程序创建一个单独的进程,全部组件执行在该进程中,这个默认进程的名字通常与该应用程序的包名同样.比方 <manifest xmlns:android="http://s

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创.在此向多位原创作者致敬!!!一.傅立叶变换的由来关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶

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

本文第一部分先解释AR谱,但并不会给出太多的细节,第二部分介绍几种常见的语音中的特征.有些在之前的博文中已经用过.诸如过零率. 第三部分给出实际操作的过程及识别的效果.本文的目标是通过对DSP採集的声音信号提取特征,识别卡车和飞机. , 128); ARspectrum AR谱的计算有2个重要的參数:系数阶数.FFT反变换的点数.AR谱是一种递推模型,即用前p个时刻的时域值预计当前第n时刻的值: 当中u(n)是噪声输入.系数阶数就是上式中的p. 牵扯到FFT,是由于功率谱的计算中能够使用FFT进

一维信号的傅里叶变换:fft(t) 二维图像的傅里叶变换:fft2(t) fft2(x) ⇒ fft(fft(x)')' 0. 基础 f(t)=∑k=−∞∞αkeikt 1. frequency spectrum(频谱)分析 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度(导数)的指标,是灰度在平面空间上的梯度. 大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高. 傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设

傅里叶变换 傅里叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅里叶变换就表示f的频谱. 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高. 对于一个正弦信号,如果它的幅度变化非常快,我们可以说他是高频信号,如果变化非常慢,我们称之为低频信号.把这种想法应用到图像中,图像那里的频率变化非常大呢?边界点