傅里叶变换后,数据分析频谱图 [问题点数:80分]

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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。 反变换从本质上说也是一种累加处理,这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。 傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号(信号的频谱),最后还可以利用傅
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 懒得自己敲文字描述了,直接摘取在一个资料上看到的截图吧! ------------------------------------------- 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"qxsf321",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"qxsf321",并关注! 图像处理开发资料、图像处理开发...
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利用一维FFT查看正弦波频谱信息,所需的SIMULINK模型如下图1所示。Zero-Order Hold用于采样正弦波,设置方式如图2所示。BUffer用于缓存采样数据,深度可以设置,深度等于FFT的长度,设置方式如图3所示。FFT的点数跟BUFFER的深度相同,比如,buffer深度为1024,那么此处的FFT就采用1024点的FFT。最后FFT的计算结果可以通过Vector Scope来查看,
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基于倒频谱的语音识别
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正弦函数的频谱图(FFT)
从理论上讲,正弦函数的傅里叶变换是冲击函数:它的幅值为原正弦信号幅值的1/2倍;即:若x(t)=Acos(Ωt),则其频谱幅值最大值为A/2; 但是,我们用matlab求出来的频谱图却不是这样的;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傅里叶变换是不一样的!
周期方波频谱
文档是PDF格式,写了周期方波信号的频谱图和傅里叶变换推导过程
图像处理——图像的傅里叶变换
本文引荐了两篇很直观的关于讲解傅里叶变换的文章。在傅里叶变换的基础上总结了傅里叶变换在图像领域的应用,通过频率谱认识图像特征,并附上图片进行说明。
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
图像傅里叶变换(快速傅里叶变换FFT)
   学习DIP第7天,图像傅里叶变换 转载请标明出处: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。。。。。。。。   内容迁移至   http://www.face2ai.com/DIP-2-5-图像傅里叶变换-快速傅里叶变换FFT/ http://www.to...
傅里叶变换&短时傅里叶变换&小波变换
傅里叶变换&短时傅里叶变换&小波变换
神来之笔之傅里叶变换(相位谱)
一、引子    上一篇文章发出来之后,为了掐死我,大家真是很下工夫啊,有拿给姐姐看的,有拿给妹妹看的,还有拿给女朋友看的,就是为了听到一句“完全看不懂啊”。幸亏我留了个心眼,不然就真的像标题配图那样了。我的文章题目是,如果看了这篇文章你“还”不懂就过来掐死我,潜台词就是在你学了,但是没学明白的情况下看了还是不懂,才过来掐死我。   另外,想跟很多人抱歉,因为评论太多了,时间有限,不
高斯函数的傅里叶变换
高斯一维函数: 高斯二维函数: 傅里叶变换: 令 简化高斯函数为: 则高斯函数的傅里叶变换为: 然后把简化的函数变为高斯函数,即令 然后在乘上系数  即: 可以看出傅里叶变换后的函数仍为高斯函数,只是幅度和方差发生了变化,二维高斯函数的傅里叶变换原理和上面相同。
基于matlab二值图像的傅里叶变换
(1)要求:对黑背景白色矩形框的二值图进行傅立叶变换 (2)程序:  N=100;f=zeros(50,50);f(20:30,15:35)=1;%创建50x50的二值图像subplot(121),imshow(f);%原始图像显示title('二值图像');F=fft2(f,N,N);%傅立叶变换F2=fftshift(abs(F));%频谱中心化subplot(122);x=1:N;y=1:N...
灰度图像--频域滤波 傅里叶变换之二维离散傅里叶变换
学习DIP第24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。有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!...
语音识别学习记录 [再谈频率混叠(定量分析、离散采样后频谱的周期延拓)]
前几天在语音识别学习记录 [传说中的频率混叠和Nyquist定理(定性理解)]中简单理解了一下频率混叠的原因。但是也发现了很多不明白的问题: 1、为什么信号经过傅里叶变换后在频域是关于y轴对称的,这个问题的回答已经写在语音识别学习记录 [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)]中了。 2、为什么离散采样后的信号傅里叶变换后,在频域上的图像是周期性的,即离散采样后的信...
OpenCV学习笔记(六)离散傅里叶变换
离散傅里叶变换傅里叶变换将讲时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦信号叠加之和,时域分析只能反映信号的幅值随时间变化得情况,除单频率分量的简谐波外,很难对信息频率的组成及各频率分量的大小进行详细分析,而信号频谱分析提供了比时域信号波形更直观、更丰富的信息。在实际的图像处理中,我们仅仅使用了图像幅度信息,因为幅度图像半酣了我们需要的原图像几乎所有的几何信息。然和,如果你想通过修改幅度图像或者相
Python图像处理库PIL中快速傅里叶变换FFT的实现(一)
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。FFT是一种DFT的高效算法,称为快速傅立叶变换(fast Fourier transform)。 在数字图像处理中,FFT的使用非常普遍,是图像处理中最重要的算法之一。在此,我们对FFT算法做一些简单研究,并使用python实现该算法,同时会对图像进行变换分析。
c++实现频谱分析,可用于对傅里叶变换进行分析
此程序为基于c++的频谱分析系统,可用于对傅里叶变换进行分析。可以运行 请放心下载。
我们是很有底线的