傅里叶变换后,数据分析频谱图 [问题点数:80分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs12
本版专家分:377516
Blank
状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
Blank
榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
Blank
探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
Blank
进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
Bbs1
本版专家分:0
如何理解 图像傅里叶变换频谱
很多人都不了解图像(二维)<em>频谱</em>中的每一点究竟代表了什么,有什么意义? 一句话:二维<em>频谱</em>中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。 常言道,百闻不如一见,人脑对于图像的理解能力是非常发达的。换句话说,一副图像(不论是灰度的图像还是彩色图像)所提供的信息是显而易见,清晰有力的。然而,一副图像的傅里叶<em>频谱</em>图,却常常让人难以理解,捉摸不透,也正因为如此,相对于一维<em>频谱</em>的频域处...
【C++】基于OpenGL的音乐可视化(四): 频谱图的绘制
<em>频谱</em>图的绘制,首先要理解快速<em>傅里叶变换</em>,推荐文章:https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/52891807,博主就是看这篇博客入门的。 理解了<em>傅里叶变换</em>之后,我们需要将我们解析音乐获得的数据通过FFT将时域转换为频域,之后才能绘制<em>频谱</em>图,我们可以根据理解自己写FFT代码,也可以根据目前网上的FFT开源代码稍加修改,这里推荐两个开源的FF...
FFT变换频谱图中频率刻度的设置方法
看到matlab中关于fft变换的几行代码,总想把它们几行语句搞清楚,看了许多,还是有些搞不清楚,可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画<em>频谱</em>图的代码吧: clear all fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍 N=150;%采样点数 t=(0:N-1)/fs; y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos...
图像频谱分析
图像<em>频谱</em>分析,<em>傅里叶变换</em>
图像的傅里叶变换频谱特征 一(周期性,能量分布,fftshift,交错性)
                                     图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征      <em>傅里叶变换</em>在一维信号处理中的地位是显著的,是不可撼动的,然后<em>傅里叶变换</em>在图像处理领域中的应用似乎稍逊一筹,黯然失色。究其原因,我想了很久,请允许我用非官方的,不正规的,但却通俗易懂的方式说一下。 一句话概括就是:要化繁为简(DSP),不要弄巧成拙(DIP)。   前半句说的是DF...
频谱、功率谱、倒频谱
一、<em>频谱</em>: 时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析,如果另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,这个 静止的世界叫做频域(讲的很好!) 最直接的是求它的<em>傅里叶变换</em> 可参考: 【1】如果看了这篇文章你还不懂<em>傅里叶变换</em>,那就过来掐死我吧https://zhuanlan.zhihu.com/p/19759362 (引用【1】:两条线索,一条从上而下,一条从下而上。先讲...
FFT求频谱图和功率谱密度图
FFT求<em>频谱</em>图和功率谱密度图 <em>频谱</em>图 声音频率与能量的关系用<em>频谱</em>表示。在实际使用中,<em>频谱</em>图有三种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。 线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲,是最常用的。 对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。 自功率谱是先对测量信号作自相关卷...
图像傅里叶频谱-opencv代码-频谱图分析
图像傅立叶<em>频谱</em>分析 参考:http://cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html#filtering 很棒 分析: 如果输入二维图像数据,则显示的图像是输入的灰度分布,傅立叶<em>频谱</em>是输入的频率分布,<em>频谱</em>图中心对称。 图像<em>频谱</em>即二维<em>频谱</em>图通过对原图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线处一维傅立叶变换的叠加得到 <em>频谱</em>图中以图中心为圆心
信号傅立叶变换后实际频谱图(Matlab)
信号处理一些基本概念注意区分的概念 信号时间域:连续信号、离散信号、周期信号、非周期信号 周期的区别:信号时域周期、信号时域采样周期、信号频域采样周期 傅立叶级数、傅立叶变换 数字信号<em>频谱</em>示意图三种类型数字信号<em>频谱</em>示意图<em>频谱</em>示意图绘制注意问题 不显示负频率部分 X坐标换为频率 幅值量纲还原 详细代码与解释Fs=5120;%时域采样频率 N=1024;%采样点数 dt=1.0/Fs;%时域采样时间间隔
傅里叶分析和图像的傅里叶频谱解析
1、为什么要进行<em>傅里叶变换</em>,其物理意义是什么? 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。 傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
怎么读懂傅里叶变换频谱
整理自知乎问题:傅立叶变换<em>频谱</em>图怎么看?链接:https://www.zhihu.com/question/28607622感谢回答者:知乎用户ccccw1. 问:<em>频谱</em>图的横纵坐标有物理意义吗?看到有的说<em>频谱</em>图以中心的同心圆表示同一频率,这个能理解,但<em>频谱</em>图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗?答:<em>频谱</em>图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说,原图沿x轴有正弦的亮度变化,那么<em>频谱</em>中在x轴...
请问4位的数字用双字节ASCII码怎么表示?
别人给了份通信规约,我用VB做上位机,数据传输中数据格式是四位数,比如某个时间量是XXXX,但是数据为两个字节的ASCII码,但是就我所知ASCII码都是一个字节的,比如“0”对应“0011000”;
两位数,如50的ASCII码是怎样计算
我要求用户输入一个整数(有可能是两位数),然后程序按他输入的整数执行for循环。但当他输入的不是整数的话(不是整数的话,会导致死循环),我想利用ASCII码来判断是否是整数,但是,当他输入的是整数,不
QT频谱图绘制之-瀑布图
简要介绍 玩SDR都会接触到一类<em>频谱</em>图–无线电信号在图上如瀑布般落下,这样会很清晰地让玩家确定哪些频段的能量值最明显,从而更容易地锁定其他玩家的电台,这里不讨论怎样去玩SDR,而是想探寻一下怎么使用QT绘制这样的图。 基本原理 一般<em>频谱</em>数据采集设备上报频率很是迅猛,不能简单得上报一批数据就重绘整个页面,而是采用缓存机制,现将数据追加到RGB32格式的QImage中,为了提高速度,最好的方式是...
贯穿时域与频域的方法——傅立叶分析(直观理解+Matlab实现)
Q1:时域与频域是什么? 时域故名思议就是随着时间的推移,我们所能直观感受的东西或事物,比如说音乐,我们听到动听的音乐,这是在时域上发生的事情。 而对于演奏者来说音乐是一些固定的音符,我们听到的音乐在频域内是一个永恒的音符,音符的个数是有限且固定的,但可以组合出无限多的乐曲。 傅立叶也告诉我们,任何周期函数都可以看作不同振幅,不同相位的正弦波的叠加。就像用音符组合出音乐一样。 贯穿时域和频
音频频谱图(自定义View——进阶篇2)
完美实现专业8分频fft音频<em>频谱</em>图+波形图
频谱中负频率的物理意义(一)
论<em>频谱</em>中负频率的物理意义 ——阅读分析 *声明:此文中大量引用了陈怀深、方海燕的相关论文内容 *此文是我读过的最好的解释了<em>频谱</em>负频率的文章,仅以此博文向上述两位作者致敬。 摘要:本文讨论了信号经过傅立叶变换所得<em>频谱</em>的物理意义,其中着重于负频率成分。许多信号与系统的教材中,都认
如何从频谱图看一副图像的高频和低频成分
形象一点说:亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分,如边缘;变化不大的地方对于低频成分,如大片色块区画个直方图,大块区域是低频,小块或离散的是高频把图像看成二维函数,变化剧烈的地方就对应高频,反之低频。 举个通俗易懂的例子: 一幅图象,你戴上眼镜,盯紧了一个地方看到的是高频分量 摘掉眼镜,眯起眼睛,模模糊糊看到的就是低频分量。  图像的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法.
周期方波信号频谱
在学习<em>傅里叶变换</em>的时候遇到了求周期方波信号<em>频谱</em>图的例子,在书上和网上查阅了一些资料,发现大都是讨论的都是下图左边的周期信号的<em>频谱</em>,课程老师的PPT中也只列出了另一种周期信号<em>频谱</em>图的结论,没有在进行<em>傅里叶变换</em>,自己便根据定义推导了一遍,贴在这里作记录和分享之用。 需要PDF文档请点击链接:http://pan.baidu.com/s/1hssiuqg 密码:c3s7关于傅立叶级数展开的另一讨
FFT频谱学习
图像的二维<em>傅里叶变换</em><em>频谱</em>图特点研究 一、先放一些相关的结论: 1、<em>傅里叶变换</em>的幅值称为傅里叶谱或<em>频谱</em>。 2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。 3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的<em>傅里叶变换</em>等于两个函数的<em>傅里叶变换</em>在频率域中的乘积。f(t)*h(t) H(u)F(u) 4、采样定理:如果以超过函数最高频率的两倍的取样率来获得样本,连续的带限函数可以完全地从它的样本
Python将图片写到音频频谱
用到的库:pillow、numpy、matplotlib 源码GitHub # -*- coding: utf-8 -*- import wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image from matplotlib.mlab import window_none def img...
正弦函数的频谱图(FFT)
从理论上讲,正弦函数的<em>傅里叶变换</em>是冲击函数:它的幅值为原正弦信号幅值的1/2倍;即:若x(t)=Acos(Ωt),则其<em>频谱</em>幅值最大值为A/2; 但是,我们用matlab求出来的<em>频谱</em>图却不是这样的;原因是: 1.理论中的正弦信号是无限长连续信号,而matlab,参与运算的信号只是截取了其中1个周期或多个周期的信号,就变成       了有限长信号了;无限长信号和有限长信号的<em>傅里叶变换</em>是不一样的!
利用Hellocharts绘制频谱瀑布图(雨图)
<em>频谱</em>瀑布图是众多<em>频谱</em>仪器上非常普遍的一种图,对于观察一段时间内信号的变化是非常突出的。因此在android上绘制2纬的瀑布图也是我们项目不可或缺的一部分。下面就一个小demo与大家分享。   经过多次对比,以及查看API文档,最终选择了hellocharts作为所依赖的图库,这个图库一直在github上更新。首先我将瀑布图设想为一层层的带有颜色的小块块向上堆叠的效果,而小块块颜色是与<em>频谱</em>
图像傅里叶变换
冈萨雷斯版里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将<em>傅里叶变换</em>比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将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。<em>傅里叶变换</em>可以看作是数学上的棱镜,将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。 Fourier theory讲的就是:任何信号(如图像信号)都可以表示成
绘制频谱图所需数据精简算法
前段时间项目需要根据收到的<em>频谱</em>信号数据包解析出用来画<em>频谱</em>图的数据,解析之后的的数据点至少有3000多个,而对于要求来说,<em>频谱</em>图只是给人一个大概的趋势即可,用户不可能注意到真实数据的每一个细节,经过实验验证,<em>频谱</em>图只需要800多个照样能够真实反映信号的趋势,这就需要进行数据点的抽取。 抽取的大概思路是,假如要从3000个点中抽取800个点,需要将3000个点分出800份,每一份取值最高的点。 c
Matlab画时域和频谱
data = audioread("filename.wav")/wavread();plot(data)spectrogram(data,8192,7168,8192,44100,'yaxis')[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)     [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)说明:
FFT(最详细最通俗的入门手册)
声明首先,我需要声明,本文是在转载的基础上稍微修饰的,经过原创作者 ZLH_HHHH(佐理慧学姐) 的许可方才转载并修饰的,由于我就是初学者,并且是数学渣滓,所以我学姐建议我写一下残疾人手册,我当然是欣然接受!!!正文:文章写的有点急。有错误的地方望指出 我学习 FFT 是一个比较慢的过程。 期间反反复复。 我写这篇博文只是一个非常浅显的理解。同时也可以帮助初学者在学习FFT的时候。有所偏重。避免
Matlab显示一副图像的傅里叶变换后的频谱
 I = imread(‘目标文件的地址’); %转换为灰度图 if size(I, 3) > 1     G = im2double(rgb2gray(I)); else     G = im2double(I); end F = fftshift(fft2(G));  将图像中心移到中间 imF = log10(abs(F)+1); imshow(imF, []);
从头到尾彻底理解傅里叶变换算法(上)
http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/article/details/21566027 【原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862】   经典算法研究系列:十、从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法、上 作者:July、dznlong   二零一一年二月二十日 推荐阅
FFT快速傅里叶变换的应用——画单边频谱图matlab
FFT快速<em>傅里叶变换</em>的应用——画单边<em>频谱</em>图matlab快速<em>傅里叶变换</em>在数字信号处理里用的十分广泛,在matlab仿真中,处理信号的时频域变换十分有效,这里结合两个做过的仿真,来说一说fft的应用:画一个单边<em>频谱</em>图。先看一个题目 信号x(t)=0.7sin(2*pi*f1*t)+0.7sin(2*pi*f2*t),其中f1=50Hz,f2=120Hz,采样频率为1000Hz,输出信号为y(t)=x(
傅里叶变换的理解----计算幅值和相位
先推荐表格文章  如果看了此文你还不懂<em>傅里叶变换</em>,那就过来掐死我吧【完整版】 傅里叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波或余弦信号的无限叠加。 1.FT的理论就会告诉你可以通过傅里叶变化获知这个频率。 但是这个信号飘荡在空中,你需要先通过采样得到一个离散信号 (是采样频率,香农和奈奎斯特告诉我们,需要2f">)。 2.得到离散信号后如何
从头到尾彻底理解傅里叶变换算法(上)
从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法(上) 前言 第一部分、  DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换(Real DFT) 从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法、下 第三章、复数 第四章、复数形式离散傅立叶变换   前言: “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
从头到尾彻底理解傅里叶变换算法(下)
从头到尾彻底理解<em>傅里叶变换</em>算法(上),请看今天第一条。 以下继续: 第三章、复数 复数扩展了我们一般所能理解的数的概念,复数包含了实数和虚数两部分,利用复数的形式可以把由两个变量表示的表达式变成由一个变量(复变量)来表达,使得处理起来更加自然和方便。 我们知道傅立叶变换的结果是由两部分组成的,使用复数形式可以缩短变换表达式,使得我们可以单独处理一个变量(这个
快速傅里叶变换频谱图(python2.7)
快速傅里叶反变换恢复原图像 Opencv自带快速傅里叶反变换函数,可以恢复带有噪声的图片: 代码块 代码块语法遵循标准markdown代码,例如: @requires_authorization def somefunc(param1='', param2=0): '''A docstring''' if param1 &amp;amp;amp;gt; param2: # interestin...
使用python进行傅里叶变换FFT绘制频谱
 <em>频谱</em>图的横轴表示的是  频率, 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依据快速傅里叶算法得到信号的频域 def test_fft(): sampling_rate = 8000 #采样率 fft_size = 8...
信号的傅里叶变换之后频谱到底代表什么含义
参考文章1:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a07f4fe301013gj3.html#cmt_3134223
理解图像的傅里叶变换(细心分析)
最近在看图像的<em>傅里叶变换</em>,看着<em>频谱</em>图一直没看明白到底为啥是那样的,跟同学研究了好久,终于想明白了。感谢同学的耐心指导!大家相互讨论真的很快就能出结果,多讨论,多学习。 图像是一个二维的信号,所以对它进行二维的<em>傅里叶变换</em>,对于离散二维<em>傅里叶变换</em>,公式如下:     从公式上可以看出,F(u,v)与f(x,y)并不是一一对应的关系, 在冈萨雷斯书上看到类似如下图和它的<em>频谱</em>图,不理解它<em>频谱</em>
图像频谱
不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小;中频信息决定了图像的基本结构,形成了图像的主要边缘结构;高频信息形成了图像的边缘和细节,是在中频信息上对图像内容的进一步强化。 用<em>傅里叶变换</em>可以得到图像的<em>频谱</em>图:     上面的图像左边是原图,右边是<em>频谱</em>图   •        图像的频率是表征图像中灰度变化
图像变换到频谱图-有FFT-DCT等4种变换-可直接运行
可以将灰度图变换为对应的<em>频谱</em>图,其中有<em>傅里叶变换</em>,快速<em>傅里叶变换</em>,离散余弦变换等4种变换的实现,VC++编写,有界面,可直接运行
图像的二维傅里叶变换频谱图特点研究
网址https://www.cnblogs.com/xh6300/p/5956503.html一、先放一些相关的结论:1、<em>傅里叶变换</em>的幅值称为傅里叶谱或<em>频谱</em>。2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。3、卷积定理:空间域两个函数的卷积的<em>傅里叶变换</em>等于两个函数的<em>傅里叶变换</em>在频率域中的乘积。f(t)*h(t) &amp;lt;=&amp;gt; H(u)F(u)4、采样定理:如果以超过函数最高频率的两倍的取...
数字图像处理之二维图像的傅里叶变换(1)
1.1、信号变化越快,说明频率越大,信号变化越慢,说明频率越小。这里的频率不一定是通常意义上的频率,通常的频率是指周期的倒数,我们把通常意义上的频率叫时间频率。广义上的频率是指变化的快慢,比如图片来说,从这个像素到另外一个像素的灰度值差距比较大,那么频率就比较高。1.2、对于灰度图来说,先说它是怎么来的,我们真实的图像,比如一本书的封面,海报这些图像都是连续图像(模拟图像),当我们在计算机中看到的图
图像的傅里叶变换,二维傅里叶变换的物理意义
从现代数学的眼光来看,<em>傅里叶变换</em>是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域,<em>傅里叶变换</em>具有多种不同的变体形式,如连续<em>傅里叶变换</em>和离散<em>傅里叶变换</em>。  傅立叶变换属于调和分析的内容。"分析"二字,可以解释为深入的研究。从字面上来看,"分析"二字,实际就是"条分缕析"而已。它通过对函数的"条分缕析"来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看
傅里叶变换频谱的可视化保存
在上一篇关于<em>傅里叶变换</em>的博客中,知道了imshow的一个小trick:对normalize得到的0~1之间的浮点数构成的矩阵会进行放大255的操作,得到可视化的灰度图。即便是在python中也是如此操作的,只不过python中的函数封装得更加严密,我们看不到填充、归一化等操作,当把显示出的图像保存到本地时再打开查看,图像的像素依然在0~1之间,不利于我们之后对于<em>频谱</em>图的处理。所以这里就着重研究一下...
声音频谱傅里叶变换
大家好,我想做这样一个功能:播放声音时,显示一个随着声音跳动的频率柱状图(就是许多播放器都有的那个) 目前我是这样理解的,比如我的声音有n个采样数据,然后对这n个数据进行FFT ,变换后,我发现得到了
auCDtect Task Manager——这不只是个无损检测工具,还能批量生成频谱图,强烈推荐
By 咣輝のま裔http://blog.sina.com.cn/s/blog_637d7cd80101pzx4.html 转载请注明作者信息,谢谢。   今天要向大家推荐一个无损检测工具,它是auCDtect Task Manager。 其实网络上无损检测工具挺多的,都是基于auCDtect这个命令行工具,比如Audiochecker,Loseless Audio
问一个有关傅里叶变换及其反变换的问题
假设我有一组数据a=,我将其进行<em>傅里叶变换</em>,得到一组复数数据,我在将这组复数数据进行傅里叶反变换,是不是应该得到一组和a完全一样的数据。请高手帮忙给解答一下。
深入浅出解释FFT(三)——去掉频谱中的直流分量
不论是FFT还是DCT或者其它变换中,都存在将直流分量置零的方法。比如将信号的一阶导数进行FFT变换后置零直流分量。 在模拟部分的电路中,不少元件(如放大器)输出会有直流漂移(即输出应该为零时,实际上是一个直流电压)。这个漂移会对下一级的放大等功能发生影响。所以通常在各级之间采用交流耦合(最简单的就是用一个电容隔开)。这样,信号的直流部分也就不能通过。所以在接收端,所有的直流分量
傅里叶变换的意义和理解(通俗易懂)
<em>傅里叶变换</em>的意义和理解(通俗易懂) 作 者:韩 昊 知 乎:Heinrich 这篇文章的核心思想就是:要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 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世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不...
【图像处理】数字图像傅里叶变换的物理意义及简单应用
【fishing-pan:https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】 前言      前面转载过一篇关于<em>傅里叶变换</em>原理的文章《一篇难得的关于傅里叶分析的好文》。那篇文章写得非常棒,浅显易懂,可以说稍有基础的人都能看懂那篇博文。但是那篇博文更多的是从信号处理的角度以及原理的角度讲述<em>傅里叶变换</em>。那么在数字图像处理中,<em>傅里叶变换</em>之后得到的<em>频谱</em>图又有怎样的运用呢?...
图像傅里叶变换的物理意义(转)
最近看了opencv中的<em>傅里叶变换</em>,对测试结果很是懵逼,不知道变换结果到底有什么意义,今天看到这篇文章,稍微有点明白了,在这里转来记录一下(如果侵犯了原作者版权,请及时告知)原文链接<em>傅里叶变换</em>的讲解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
数字信号处理中离散傅里叶变换的物理意义---即如何理解离散傅里叶变换
<em>傅里叶变换</em>是信号分析的根基,当初自己花了3个多星期才将<em>傅里叶变换</em>和信号分析大致掌握,当然走了许多弯路,以下是我整理的两篇对理解<em>傅里叶变换</em>非常有用的文章,应该说,如果你能静心研究至少2个星期,你将完全掌握<em>傅里叶变换</em>和信号分析,相信我,别想着一天就能掌握,至少需要2个星期(也可能是我比较愚笨,衰/(ㄒoㄒ)/~~)。     不建议学习信号分析的同学一上来就直接看信号分析这类书,因为这类书主要偏向公...
欧拉公式
欧拉公式(英语:Euler’s formula,又称尤拉公式)是在复分析领域的公式,将三角函数与复数指数函数相关联,因其提出者莱昂哈德·欧拉而得名。尤拉公式提出,对任意实数 xx,都存在: ejx=cosx+isinxe^{jx}=\cos{x}+i\sin{x} 其中jj是虚数单位。由上式,我们可以推导出: sinϕ=12j(ejϕ−e−jϕ)\sin{\phi}=\frac{1}{2j}(
正弦信号、余弦信号与复指数信号(欧拉公式)
生活中不存在复数,但是《信号与系统》《数字信号处理》偏偏离不开复指数 e(jwt),这就涉及到复指数在推导和运算时的一些重要性质,以及其与正弦余弦信号的关系。 1. 可用复指数信号表示正弦/余弦信号 当指数信号的指数因子是复数时,称之为复指数信号。其表达式为 f(t)=Kest,s=σ+jw。 根据欧拉公式,一个复指数信号可以分为实部和虚部两部分(eiθ=cosθ+isinθ)。实部包含余弦
傅立叶变换的物理意义
首先严正声明 不是自创 而是泊来的 1、为什么要进行<em>傅里叶变换</em>,其物理意义是什么?傅 立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都 可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频 率、振幅和相位。和傅立
快速傅里叶变换(FFT)后的点的物理含义
采样获取到数字信号后,就可以对其做FFT变换了。N个采样点,经过FFT之后,可以得到N个点的FFT结果,这N个点是以复数形式存储的。为了有利于蝶形变换运算,通常N取2的整数次方。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值,就是该频率值下的振幅特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢?假设原始信号的峰值为A,那么FFT的结果的每个点(除了第一个点直流分量之外)的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。
傅里叶变换的物理意义
1、为什么要进行<em>傅里叶变换</em>,其物理意义是什么?傅 立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都 可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频 率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。
图像傅里叶变换的物理意义
注:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/dadaadao/article/details/6093882 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
MATLAB作二维傅里叶变换所需要注意和知道的东西(im2double、fft2、abs、imshow、二维傅里叶变换的物理意义)
图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱,可以搜索公众号&quot;qxsf321&quot;,并关注! --------------------------------------------...
傅里叶变换,其物理意义是什么?(转)
1、为什么要进行<em>傅里叶变换</em>,其物理意义是什么?傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立
图像二维傅里叶变换的物理意义
二维<em>傅里叶变换</em>的物理意义 数字图像处理 终于明白二维<em>傅里叶变换</em>是什么意义了
离散傅里叶变换----解释的最透彻的|包括定义物理意义
1. <em>傅里叶变换</em>的集中形式及应用 傅立叶变换是以时间为自变量的信号和以频率为自变量的<em>频谱</em>函数之间的一种变换关系。 由于自变量时间和频率可以是连续的,也可以是离散的,因此可以组成几种不同的变换对。 (1)非周期的连续时间,连续频率-----<em>傅里叶变换</em>   正变换                 X(jΩ)={-∞,+∞}x(t)*exp^-jΩt dt   反
快速傅里叶变换FFT结果的物理意义
FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这 就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的<em>频谱</em>提取出来,这在<em>频谱</em>分析方面也是经常用的。 快速<em>傅里叶变换</em>FFT结果的物理意义,单片机keil C51/avr/dsp程序(已验证) #include //AT8
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,傅
深入浅出的讲解傅里叶变换(完整)
原文出处: 韩昊   我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是 2012 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 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世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所
实验数据的频谱分析
对实验数据进行<em>频谱</em>分析,使用matlab中的fft函数。 Y=fft(X,N),其中X为需要分析的信号,N为数据点数,一般不指定N,简化为Y=fft(b)。 ***************************************************************************************** ****************************
用Matlab进行快速傅里叶变换
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a1d5b9ba0102vxj2.html 一、快速傅里叶介绍 傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的余弦(或正弦)波信号的无限叠加。FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。那其在实际应用中,有哪些用途呢?   1.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果
语音识别学习记录 [信号经傅里叶变换得到的频谱图为什么关于y轴对称(上两篇博客的补充)]
首先明确一点,这种关于y轴对称的<em>频谱</em>图确切的说应该叫复数<em>频谱</em>。接下在说明为什么复数<em>频谱</em>图的负频率上为什么会有值。 傅里叶级数有两种形式,第一种是三角函数形式,第二种是指数形式。写成三角函数的傅里叶级数在根据系数绘制<em>频谱</em>图时是不会出现负频率上有值的情况的。而根据第二种形式绘制的复数<em>频谱</em>图就会出现关于y轴对称的情况。这种情况是由于将写成指数形式时,从数学的观点自然分成和两项,因而引入了项,从而求和区...
基于matlab傅里叶变换频谱分析
基于matlab系统的信号<em>傅里叶变换</em><em>频谱</em>分析和显示变换<em>频谱</em>分析的相关论文
基于MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析
本文主要给定一小段音频,通过短时<em>傅里叶变换</em>和小波变换制作时频图。 0、准备工作 首先先准备音频,预先用ffmpeg切割一段时长为1s的音频,音频的采样率为44100,但采样到的点数为46076个点,时长约为1.04s。      1、短时<em>傅里叶变换</em> 首先,在matlab中,短时<em>傅里叶变换</em>的分析函数为spectrogram,其使用情况如下: 语法:       [S,F,
MATLAB傅里叶变换用于频谱分析
转载来自: http://www.guokr.com/blog/440583/ <em>傅里叶变换</em>的一大用途是从混杂的时域信号中找出其中各频率成分的分布。 以一个由50Hz、120Hz两个频率正弦信号和随机噪声叠加得到的信号为例(采样频率1000Hz): x为两个正弦信号的相加,y为叠加噪音后的信号。 t = 0:0.001:0.6; x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*p
用python做正弦信号的时域波形和频谱
用python中的 numpy.fft 完成正弦波形的<em>傅里叶变换</em>并作出时域图和<em>频谱</em>图。
基于Python的频谱分析(一)
1、<em>傅里叶变换</em>   <em>傅里叶变换</em>是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为<em>傅里叶变换</em>采取的是有限取样的方式,所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的<em>频谱</em>分析   将时域信号通过FFT转换为频域信号之后,将其各个频率分量的幅值绘制成图,可以很直观地观察信号的<em>频谱</em>。 ...
opencv显示图像的傅里叶谱图像(频谱)源代码详解
1. 频率域 通过<em>傅里叶变换</em>连接空间域和频率域,其是频率域滤波的基础。这里将结合opencv中的sample文档(\source\sample目录下的dft.cpp),对一副灰度图像进行<em>傅里叶变换</em>,并显示其傅里叶谱图像。 2. 傅里叶谱显示 #include #include int main(void) { //加载一副灰度图像 cv::Mat src=cv::imrea
1.画一个波形。分析波形里面所有的频率,如何画频谱图?
设抽样频率为Fs(Hz),信号点数为N,信号序列为x。 Fs=1000; x=load('D:\testsrc.xls'); N=length(x); f = fftshift(fft(x)); X1= -Fs/2; X2= Fs/2; w = linspace(X1, X2, N);%频率坐标,单位Hz plot(w,abs(f)); %plot(w,(f)); title('信号的<em>频谱</em>');...
C#信号处理,快速FFT,傅里叶变换频谱
<em>傅里叶变换</em>运算类,C#代码,虚拟示波器<em>频谱</em>图<em>傅里叶变换</em>计算类,快速FFT算法,数字信号处理,频率分布计算。
C#快速FFT,傅里叶变换频谱图计算
C#代码,FFT计算过程,<em>傅里叶变换</em>,虚拟示波器产品项目实测结果可靠。
如何用C#实现显示音乐文件的频谱
-
时频分析,FFT变换后,如何作图
横轴为time,纵轴为frequcency 取n点的离散序列(相当于加窗后取的数据),做FFT运算,如何作图
时频分析:短时傅里叶变换(1)
目录: 前言 1<em>傅里叶变换</em>的缺陷 2短时<em>傅里叶变换</em>(窗式<em>傅里叶变换</em>) 3小波部分 4补充部分 前言 最近需要对处理的数据做时频分析,因此恶补了一下相关的知识,光是学习并没有用处,因此,总结了一下自己的学习经验,写下了这篇帖子,方便大家学习。 怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜 胡适 学以致用,以用促学。 1<em>傅里叶变换</em>的缺陷 先写完这个,再补一篇...
信号的傅里叶级数、傅里叶变换频谱、功率谱、能量
<em>傅里叶变换</em>与傅里叶级数傅里叶级数对于满足狄利克雷条件的周期信号可以进行傅里叶展开,对于周期函数f(t),其周期为T1,角频率为w1 = 2π/T1,f1 = 1/T1,其傅里叶级数展开为:上式的右端就是所谓的傅里叶级数。周期信号按照傅里叶级数展开,可以分解成为直流分量a0,和许多正余弦分量an,bn而这些正余弦的分量必定是基频f1(1/T,T为周期函数的周期)的整数倍)。将(1)式相同的频率项合并...
傅里叶变换 FFT 频谱泄漏?
什么是泄漏? 在做信号处理时,经常涉及到“泄漏”。那泄漏是什么,是什么原因造成了泄漏呢?在这将告诉您答案。   1.信号截断 一次FFT分析截取1帧长度的时域信号,这1帧的长度总是有限的,因为FFT分析一次只能分析有限长度的时域信号。而实际采集的时域信号总时间很长,因此,需要将采样时间很长的时域信号截断成一帧一帧长度的数据块。这个截取过程叫做信号截断。   假设有一段10s的时域信号,...
图像的傅里叶变换频谱特征 二(方向性)
图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征 二      很多人都不了解图像(二维)<em>频谱</em>中的每一点究竟代表了什么,有什么意义?      简而言之:二维<em>频谱</em>中的每一个点都是一个与之一一对应的二维正弦/余弦波。   5,方向性(direction) 在二维<em>频谱</em>图中的任意“一对亮点”(注意:<em>频谱</em>的对称性),都在相应的空间域有一个与之相对应的二维正弦波。亮点在二维<em>频谱</em>中的位置决定了与之对应的正弦波的频率和方向。...
深入浅出的讲解傅里叶变换(真正的通俗易懂)
我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者……   这篇文章的核心思想就是:   要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。   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世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对
图像的傅里叶变换频谱特性分析
关于傅立叶<em>频谱</em>分析,权威,对于深度了解傅立叶变换有重要意义
图像的傅里叶变换频谱特征 三(平移,旋转,相位的重要性)
                               图像<em>傅里叶变换</em>的<em>频谱</em>特征 三   6,平移和旋转 图像的平移并不会影响图像的<em>频谱</em>,同时,图像的相位会随着图像的旋转而旋转。   Part I 平移和旋转对<em>频谱</em>的影响 下面我用矩形的<em>频谱</em>图来说明图像中矩形的平移并不会对<em>频谱</em>有丝毫的影响。   Matlab代码:   clear all close all %%...
离散非周期信号傅里叶变换 — Fourier Transform of Discrete-Time Aperiodic Signals
离散非周期信号<em>傅里叶变换</em>
深入BREW开发.pdf下载
或许您正在开始BREW之旅,或许您对BREW亟需一个整体的认识,又或许您已经对BREW了然于胸,无论您是哪一种,通过这本书对在BREW平台开垦的您总能有些新的理解。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/rex_zeus/2197078?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/rex_zeus/2197078?utm_source=bbsseo[/url]
全套win7c#编程技术下载
全套win7c#编程技术 vs2008 源码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/merz9/2284836?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/merz9/2284836?utm_source=bbsseo[/url]
amcap本地录像机下载
本地录像机,支持windows7,可在我的电脑中添加快捷方式 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hubowei/2293720?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hubowei/2293720?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 数据分析 数据分析python培训
我们是很有底线的