一、 实验目的 验证离散傅里叶变换的性质,包括线性特性、时移特性、频移特性、对称性和循环卷积等性质。 二、 实验内容 取两个序列为:x1[n]=[1 9 9 9 0 5 2 5],x2[n]=[2 0 2 0 0 5 0 2],序列的幅度谱和相位谱见下: 验证下列性质: 1.线性特性 由图可得两序列之和的幅度谱和相位谱与两序...
1.进一步加深DFT算法的原理和基本性质的理解; 2.学习用FFT对信号进行谱分析的方法,并分析其误差及其原因; 二、实验原理 1.N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: 利用旋转因子 具有周期性,可以得到快速算法(FFT)。 在MATLAB中,可以用函数 X=fft(x) %计算N点的DFT,N为序列x[k]的长度,即N=length(x); X=fft...
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...
1//傅里叶变换23voidfre_spectrum(short**in_array,short**out_array,longheight,longwidth)45{67doublere, im, temp;89intmove;1011for(inti =0; i < height; i++){1213for(intj =0; j < width; j++){1415re =0;1617im =0;1819for(intx =0; x < height; x++){2021for(inty =0; y <...
六. 实验:python的cv库和numpy库实现图像傅里叶变换及反变换 1#writer:wojianxinygcl@163.com23#date : 2020.3.3045importnumpy as np67importcv289frommatplotlibimportpyplot as plt1011#读取图像1213img = cv2.imread('../paojie_g.jpg', 0)1415#傅里叶变换1617dft = cv2.dft(np.float32(img), flags...
六. 实验:python的cv库和numpy库实现图像傅里叶变换及反变换 # writer:wojianxinygcl@163.com # date : 2020.3.30 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #读取图像 img = cv2.imread('../paojie_g.jpg', 0) ...
1 FFT FFT快速傅里叶变换是一种快速计算离散傅里叶变换(DFT)以及其逆变换(IDFT)的方法。简单起见,这里我们只对其正变换进行讨论。 1.1 DFT与FFT DFT FFT 定义式 &...由浅入深:快速傅里叶变换FFT及其延伸 快速傅里叶变换FFT及其延伸 步骤 步骤1. 通过蓝书初步了解FFT 介绍 概念 直观理解 重要性质 举例:...
1.1 傅里叶变换的本质 傅里叶变换的基本思想: 将信号分解成一系列不同频率的连续正弦波的叠加; 或者说,将信号从时间域转换到频率域。 由于傅里叶变换是对整个信号进行变换,将整个信号从时域转换到频域,得到一个整体的频谱;丢掉了时间信息,无法根据傅立叶变换的结果判断一个特定信号在什么时候发生;所以傅里叶变换...
1、傅里叶变换 傅里叶变换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,因为傅里叶变换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。