java将数据进行傅里叶转换_51CTO博客
前言人生如逆旅,我亦是行人。一、介绍算法的世界多么广大,我们可以算法大致分为两类:第一类是较为有用的算法:比如一些经典的图算法,像 DFS 和 BFS(深度 / 广度优先算法),这些算法应用在很多方面,他们非常高效,第二类算法是那些极具美感的算法:例如当我们第一次看到汉诺塔的递归实现算法时的状态,你肯定会觉得这个算法贼牛逼,甚至会被它的美感所震撼到,但这些算法或许并没有那么有用或者高效,不过我们
冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时,讨论它的光谱或频率谱。同样, 傅立叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。图像傅立叶变换的物理意义图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的
一、傅里叶变换的公式傅里叶变换的公式为: 可以把傅里叶变换也成另外一种形式:可以看出,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是完备的正交函数集,不同频率的三角函数的之间的内积为0,只有频率相等的三角函数做内积时,才不为0。二、下面从公式解释下傅里叶变换的意义因为傅里叶变换的本质是内积,所以f(t)和ejwt,求内积的时候,只有f(t)中频率为ω的分量才会有内积的结果,其余分量的内积为0。可以理解为f(t
从数学角度理解傅里叶变换(第一节级数)傅里叶变换的完整体系 说实话,这个世界上大多数人都是普通人,没有人喜欢一上来就是一堆枯燥的数学公式,要在不断使用中认识,才是学习的最好方法。只希望我今天在这里,写的这堆东西,对于那些对于信号处理感兴趣的朋友有点帮助,也算对我在信号处理这条路上摸爬滚打近一年的一个总结。傅里叶变换的基础在于对周期信号序列的分解,在通过周期长度/序列周期长度从有限到无限的扩展
# Java 音频转换实现指南 欢迎来到音频转换的世界! 今天我们一起学习如何在Java中实现音频信号的转换。傅里叶变换可以信号从时间域转换到频率域,帮助我们分析音频特征。 ## 整体流程 在开始编码之前,让我们先了解一下进行音频转换的整体流程: ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[读取音频文件] B -->
原创 3月前
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# 傅里叶变换及其在Python中的应用 傅里叶变换是一种数学工具,用于一个信号从时域转换到频域。在信号处理、图像处理、声音处理等领域中有着广泛的应用。在Python中,我们可以使用`numpy`和`scipy`库来进行傅里叶变换的计算。 ## 什么是傅里叶变换? 傅里叶变换是一个周期性信号分解成一系列正弦和余弦函数的过程。它可以一个信号在时域中的波形转换为频域中的频谱,显示出信号中包
目录 1 概念解释1.1 正弦波1.2 时域1.3 频域1.4 时域转频域2 级数(Fourier Series)2.1 频谱2.2 级数(Fourier Series)的相位谱3 傅里叶变换(Fourier Transformation)4 分析的四种形式5 系列公式推导5.1 级数的推导 (FS
 前面写过关于算法的应用例子。《基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)》当然也就是举个例子,主要是学习傅里叶变换。这个重采样思路还有点瑕疵,稍微改一下,就可以支持多通道,以及提升性能。当然思路很简单,就是切分,合并。留个作业哈。本文不讲过多的算法思路,傅里叶变换的各种变种,绝大多数是为提升性能,支持任意长度而作。当然各有所长,当时提到参阅整理的算法:https://git
转载 2023-12-05 21:05:30
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       傅里叶变换是信号的一种描述方式,通过增加频域的视角,时域复杂波形表示为简单的频率函数,获得时域不易发现的与信号有关的其他特征。       根据时间域信号x自变量的不同,可以信号分为连续信号x(t)和离散序列x[n],根据信号周期性不同,又可以信号分为周期性和非周期性的,所以待分析的信号类型有四种形
# 实现 Java 傅里叶变换 ## 1. 流程概述 实现 Java 傅里叶变换的流程如下所示: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 导入所需的 Java 傅里叶变换库 | | 2 | 获取输入信号 | | 3 | 对输入信号进行傅里叶变换 | | 4 | 对傅里叶变换结果进行处理 | | 5 | 获取频域信息 | | 6 | 进行反傅里叶变换 | | 7 | 获
原创 11月前
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这份是本人的学习笔记,课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课:傅里叶变换及其应用。 L2积分在上节课最后,引出了均方收敛,$\displaystyle{\int_0^1\left| \sum_{k=-n}^{n}\hat{f}(k)e^{2\pi ikt}-f(t)\right|^2 dt} \to 0 \ \text{if} \ n  \to \infty$均方收敛的这种分析方
原创 2015-11-21 19:49:00
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纯属个人理解,如有谬误,还望指正一、什么是傅里叶变换?我们曾经学习过,周期函数反映的是客观世界中的周期运动,而三角函数则是我们最常见的而且简单的一种周期函数,但是周期函数并非只有三角函数(正弦函数),那么我们该如何像对三角函数进行幂级数展开一样对其他周期函数进行简单的分析呢?这就涉及到了我们常说的谐波分析,即把一个复杂的周期运动展开成许多不同频率的简谐振动的叠加,如图,   
关键词:复数,欧拉公式,正弦波,复数正弦波概述傅里叶变换在科学计算、图像处理、信号等方面有着广泛的应用,也是作为一个进阶的程序员所必须要了解的。傅里叶变换听起来非常复杂,但实际上在计算机上实现和理解都非常简单。我整理出几篇笔记,以Python实现为主,不考虑太多数学公式,方便自己,也方便大家自学。注:早期的科学科学计算大多数都是MATLAB实现的,所以国内外很多课程代码都是MATLAB实现的。本着
在这一章我终于知道了信号的概念——一个关于时间的函数。这个真的很重要,我一直以为信号指的就是一段波,不管在时域还是频域,亦或者是物理上的波,都可以叫信号,可能那也是一个广义的定义吧,大家都这么叫,没有问题。 当然,在得出这个结论时,并没有严格地设定好这个结论成立的条件,狄利克雷补充了这些条件,即展开需满足以下条件: 而绝大部分工程问题遇到的都是有限的问题,因此大部分
1.理解二维傅里叶变换的定义 1.1二维傅里叶变换 1.2二维离散傅里叶变换 1.3用FFT计算二维离散傅里叶变换 1.3图像傅里叶变换的物理意义 2.二维傅里叶变换有哪些性质? 2.1二维离散傅里叶变换的性质 2.2二维离散傅里叶变换图像性质 3.任给一幅图像,对其进行二维傅里叶变换和逆变换 4.附录
目录一、级数(Fourier Series、FS)的实数域表示二、级数(Fourier Series、FS)的复数域表示三、傅里叶变换(FT)的引出四、DTFT、DFT、FFT的引出第一次认识(Fourier)是在大二那年的《信号与系统》课上,当时学这门课也不知道有啥用,听的也是一愣一愣的。。最后也仅仅是达到了期末前三天记了点公式,能考个试的水平,当初想着以后怎么也不会再接触通信
目标本文档尝试解答如下问题: 什么是傅立叶变换及其应用?如何使用OpenCV提供的傅立叶变换?相关函数的使用,如: copyMakeBorder(), merge(), dft(), getOptimalDFTSize(), log() 和 normalize() . 源码你可以 从此处下载源码&nbs
一、傅立叶变换分级的可视化找这个函数的可视化表达很久,终于在cdsn上找到这个帖子。感谢原作者的共享。 茫然的哈士奇--《python写傅里叶变换可视化》python写傅里叶变换可视化 我们可以把这看成是十重钟摆的一种特定的运动方式的二维动态的描述。 我未找到三重摆的运动可视化模型,可到网络上寻找相关动态图,以对比。笔者不清楚这里是否可以引用外网链接,所以不想自找麻烦。读者只好自己寻找一下,对比一
1,卷积:卷积的时域解释可类比为摔跤后疼痛感的持续,不同时刻的输入x(m)都对输出有影响,影响的大小取决于m时刻后的影响因子h(n-m),则此时(n时刻)的输出受m时刻的影响为x(m)*h(n-m),再考虑其他时刻的影响,则卷积公式得出。从频域理解的话就是系统输出的傅里叶变换=输入的傅里叶变换*频率响应因子。2,傅里叶变换:个人理解所谓的傅里叶变换就是通过数学上的累加时间因子消去只留下频率因子的
[导读] 今天来聊聊如何实现快速傅立叶变换FFT及其应用,希望大家喜欢。直接谈FFT,可能没这方面基础的同学,不太能明白,先看看它的相近较容易理解的几个概念吧。啥是傅立叶级数?在数学中,级数(Fourier series)是把类似波的函数表示成简单正弦波的方式。更正式地说法是,它能将任何周期性函数或周期信号分解成一个(可能由无穷个元素组成的)简单振荡函数的集合,即正弦函数和余弦函数(或者,等
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