网上对于傅里叶变换相关的文章很多(足够多),有的是从物理相关角度入场,有的从数学分析角度入场。对于有志学习相关概念的同学还是能够很好的理解的。

数学包括三大块:代数学、几何、数学分析。前两块我们在中学阶段一直在用,数学分析(非数学专业以高等数学入门)在大学开始接触

本文从更简单(最简单)的解析几何角度尝试讲一点DFT的入门概念。

解析几何就是把几何用代数学表示,引入了平面直角坐标系,是高中数学的主要部分

一、复数和单位复数根

复数我们在高中已经接触过了。当时为了强调二次方程一定有两个根(而不是更多或更少),引入了虚数单位\(i\),它是-1的平方根:

但实际上反过来不成立,也就是说-1的平方根并不只是\(i\)。想一下为什么?

这样类似于\(2+3i\)这样的_表示_就叫“复数”。其中\(2\)是实部,\(3\)是虚部(注意虚部不是\(3i\),因为\(i\)只是一种约定俗成的字母,实际可以用任何字母。甚至用有序实数对_表示_复数的时候完全不用引入字母)。

这里我们多次使用表示来说复数,是因为复数实际真的不是数(虽然说它是对实数系的扩充)。数的作用是“计数”,要能够比较大小。实数以后的数系都不再能比较了。只是在生产过程中,新的数系能把事情解释的更明白。而且对比来讲,实数上面的运算只是高等数系的一种特殊情况,复数的各种规律依然完全适用于实数。这样看来,用来计数的实数反而是自然界的“副产品”

有了复数概念,我们就可以说n次方程有且只有n个(复数)根。比如:有4个根。除了我们一眼看出的熟悉的正负1,还有两个虚数根:正负i。

单位复数根就是这么来的:方程的n个根就叫n次单位复根

二、与复平面的关系

复平面可以理解为中学的平面直角坐标系,只不过横轴变成了实数轴,纵轴变成了虚数轴。

上图中横轴是实轴,纵轴是虚轴。单位圆与横轴的两个交点左右分别是-1,1;与纵轴的两个交点上下分别是i,-i。

上面提到的4次方程的4个根就是四次单位复根。从复平面看就是:第一个根从原点向实轴正向交于1(任意次单位复根第一个根都是1对吧?),第二个逆时针(或者说正向)转90度(因为3604)到了i,再转90度是第三个根-1,继续转是最后一个-i。

再比如,的8个八次单位复数根同理可知,分别是或者用三角函数表示

实际上,每次转动的角度确定以后(这个角度很好算,就是360除以次数,比如8次的就是360/8=45度,对应弧度π/4),第k个根(k从0开始到n-1)就是

可以自行验证。

三、离散傅里叶变换

有了上面的基础知识,我们来定义离散傅里叶变换。

设有向量

对于每一个下标\(j=0,1,...,n-1\),重新计算一个值:

其中\(w_n^j\)是n次单位复根中的第\(j\)个。

这样,离散傅里叶变换就是下面这个向量:

四、练习

请计算向量\(\left[\begin{array}{cccccc}
0&1& 2&3
\end{array}\right]^T\)的DFT。

离散傅里叶变换DFT入门的更多相关文章

  1. 灰度图像--频域滤波 傅里叶变换之离散傅里叶变换(DFT)

    学习DIP第23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 ...

  2. 【转】离散傅里叶变换-DFT(FFT)基础

    转:https://blog.csdn.net/zhangxz259/article/details/81627341 什么是离散傅里叶变换 matlab例子 本文是从最基础的知识开始讲解,力求用最通 ...

  3. 用matlab脚本语言写M文件函数时用三种方法简单实现实现DFT(离散傅里叶变换)

    %用二重循环实现DFT: function xk=dt_0(xn); %define a function N=length(xn); %caculate the length of the vari ...

  4. c语言数字图像处理(六):二维离散傅里叶变换

    基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DF ...

  5. opencv 3 core组件进阶(3 离散傅里叶变换;输入输出XML和YAML文件)

    离散傅里叶变换 #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" ...

  6. OpenCV离散傅里叶变换

    离散傅里叶变换 作用:得到图像中几何结构信息 结论:傅里叶变换后的白色部分(即幅度较大的低频部分),表示的是图像中慢变化的特性,或者说是灰度变化缓慢的特性(低频部分). 傅里叶变换后的黑色部分(即幅度 ...

  7. 离散傅里叶变换(DFT)

    目录     一.研究的意义     二.DFT的定义    三.DFT与傅里叶变换和Z变换的关系     四.DFT的周期性     五.matlab实验       五.1 程序         ...

  8. Opencv 实现图像的离散傅里叶变换(DFT)、卷积运算(相关滤波)

    我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的 ...

  9. 【算法•日更•第四十二期】离散傅里叶变换(DFT)

    ▎前言 小编相当的菜,这篇博客难度稍高,所以有些可能不会带有证明,博客中更多的是定义. 我们将要学到的东西: 复数 暴力多项式乘法 DFT 当然,小编之前就已经写过一篇博客了,主要讲的就是基础多项式, ...

随机推荐

  1. Mac上特殊方式启动Parallels Desktop 16.0.0 (48916)

    背景: mbp升级到Big Sur版本,Parallels Desktop使用到是16.0.0 (48916)版本,然而由于兼容性问题,Parallels Desktop截止当前无法正常使用. 网上搜 ...

  2. 【题解】三角形 [P1222] / 三角形覆盖问题 [HNOI2012] [P3219]

    [题解]三角形 [P1222] / 三角形覆盖问题 [HNOI2012] [P3219] 传送门: 三角形 \(\text{[P1222]}\) 三角形覆盖问题 \(\text{[HNOI2012] ...

  3. Python不同包之间调用注意事项

    1.不同包之间调用,因为在不同文件夹下,引用的时候加上包名就可以了.运行时,在eclipse直接运行没有问题.但是在,命令行运行时出现找不到模块的错误.原因是,Python只搜索当前目录和内置模块以及 ...

  4. python写几个排序算法

    def maopao(data: list): """ 两两比较 :param data: :return: """ length = le ...

  5. DBeaver连接MySQ报错

    遇错情况:第一次使用DBaver连接MySQL遇到以下问题: 报错信息:Public Key Retrieval is not allowed 截图如下: 解决方案步骤: 一.已有连接的情况:F4或者 ...

  6. 百度网站统计和CNZZ网站统计对比

    一,前言 百度统计和cnzz统计是目前市面上比较流行的两种web统计工具,接下来将对两个统计工具做初步的体验测评 百度网站统计相关介绍:全球最大的中文网站流量分析平台,帮助企业收集网站访问数据,提供流 ...

  7. 字节跳动内部微服务架构-Docker实战学习笔记分享 真香

    前言 基于 Spring Cloud 的微服务设计和开发,已经越来越多地得到了更多企业的推广和应用,而 Spring Cloud 社区也在不断的迅速发展壮大之中,近几年时间,Spring Cloud ...

  8. 【智简联接,万物互联】华为云·云享专家董昕:Serverless和微服务下, IoT的变革蓄势待发

    摘要:Serverless.微服务,这些新技术和IoT有什么关系?纵观IoT行业的发展,云服务又扮演了什么角色? IoT并不是一个新名词.新技术,很长一段时间,它甚至给人一种"下工地&quo ...

  9. 工具-Git与GitHub-安装以及基本操作(99.5.1)

    @ 目录 1.安装 2.使用 3.工作区和版本库 关于作者 1.安装 1.windows安装 安装后添加环境变量 2.linux安装 sudo apt-get install git 2.使用 1.常 ...

  10. 【进阶之路】线程池拓展与CompletionService操作异步任务

    大家好,我是练习java两年半时间的南橘,小伙伴可以一起互相交流经验哦. 一.扩展ThreadPoolExecutor 1.扩展方法介绍 ThreadPoolExecutor是可以扩展的,它内部提供了 ...