最近有看到论坛里一些童鞋在问FFT相关的问题，现分享一篇我认为还不错的入门介绍，看完基本可以懂得FFT怎么从时域转换到频域的，我当初也是靠这个理解了FFT。希望对大家有所帮助。 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 ...
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2019-12-02 13:55:44
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转自https://www.cnblogs.com/atc001/p/8084797.html DFT与傅里叶变换的理解 根据信号的不同类型，可以把傅立叶变换分为四类： 1) 非周期性连续信号： 傅立叶变换(Fourier Transform，FT) 2) 周期性连续信号： 傅立叶级数(Fourie ...
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2019-11-24 19:24:45
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小波级数：CWT的离散化（一） 如今，人们大量使用计算机来完成大数据量的运算。显然，无论是傅立叶变换(FT)，短时傅立叶变换(STFT)还是连续小波变换(CWT)，都能用解析式、积分等方式来计算。于是在用计算机实现的过程中就会遇到离散化的问题。如果FT与STFT一样，最直观的做法是直接在时-频平面上 ...
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2019-11-16 17:59:06
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小波变换的数学基础(一) 这一节将会描述小波分析理论的主要概念，这些概念也可以被看成是大部分信号分析方法的准则。傅立叶定义的傅立叶变换是用一些基础函数来分析和重构一个函数。向量空间中的每一个向量都是向量基的线性组合，如把一些常数和向量相乘，然后计算点积。对信号的分析就包括估计这些常数（变换系数，傅立 ...
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2019-11-16 12:33:22
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下面我们会更进一步的分析小波变换的分辨率特征。还记得，正是由于分辨率的问题，才使得我们短时傅立叶变换转到小波变换上。 图3.9经常被用来解释怎样诠释时间和频率分辨率。图3.9中的每个方块都反映了在时频平面内的小波变换结果。所有的方块都有特定的非零区域，这说明在时频平面内，不能知道某个特定点对应的值。 ...
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2019-11-16 11:08:39
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译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 六、小波变换基础：傅立叶变换（一） 让我们对前面的内容做个简要回顾。 基本上，我们 ...
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2019-11-15 14:18:44
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一、功能 用一个$N$点复序列快速傅立叶变换算法来同时计算两个$N$点实序列的离散傅立叶变换。 二、方法简介 假设$x(n)$与$y(n)$都是长度为$N$的实序列，为计算其离散傅立叶变换$X(k)$与$Y(k)$，我们将$x(n)$与$y(n)$组合成一个复数序列$h(n)$， $$ h(n) = ...
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2019-11-02 14:13:28
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学科：数字图像处理（Digital Image Processing） 作者：zhuhonggen 基础知识 1.正交变换 1.1正交变换 1.1.1定义 1.1.2正交矩阵 定义：n级实矩阵A称为正交矩阵，如果AA=E。(A表示A的共轭转置，E是单位矩阵) 1.1.3正交变换的性质 1.1.4等价 ...
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2019-10-29 14:11:24
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一、功能 计算实序列的快速傅里叶变换。 二、方法简介 实序列$x(n)$的离散傅立叶变换为 $$ X(k)=\sum_{n=0}^{N 1}x(n)W_{N}^{nk} \ , \ k=0,1,...,N 1 $$ 上式可用复序列FFT算法进行计算。但考虑到$x(n)$是实数，为进一步提高计算效率， ...
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2019-10-26 13:19:27
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Computer Vision Theory CNN Part 1 简介1.1 我先后在以下场景下见到过卷积 微分方程 傅立叶变换及其应用 概率论 卷积神经网1.2 相关阅读 推荐一下 Christopher Olah 的理解卷积的blog http://colah.github.io/posts/... ...
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2019-10-21 13:33:13
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