FFT幅度值能算什么东西

2024-10-05

FFT结果的物理意义

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,

BZOJ3527 推出卷积公式FFT求值

BZOJ3527 推出卷积公式FFT求值传送门:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3527 题意: $F_{j}=\sum_{i<j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}-\sum_{i>j} \frac{q_{i} q_{j}}{(i-j)^{2}}$ 求$E_i=F_i/q_i$ 题解: 推公式: \[ E_i=F_i/q_i\\ E_i=\sum_{j=i}^{n}\frac{q_j}{(i

javascript基础程序（算出一个数的平方值、算出一个数的阶乘、输出!- !- !- !- !- -! -! -! -! -! 、函数三个数中的最大数）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <script> /* 算出一个数的平方值 function add(a){ var b=Math.sqrt(a); return b; } alert(add(3));*/ /*// 算出一个数的阶乘 func

MySQL：缓存算什么东西？！

原创: 码农翻身刘欣十年前,我们还是一个企业内部的应用,用户不多,数据也不多. Tomcat一天也处理不了多少请求,闲得无聊的时候只能和我聊天,这是没有办法的事情,因为整个系统只有我们两个: 没错,我就是大名鼎鼎的MySQL ,我和Tomcat位于不同的机器上,每次通信都是一次网络的请求. 这样的情况持续了三年,我们俩把话都快要说尽了的时候,人类终于送来了一个新家伙:缓存. 从外表看来,这个缓存就是一个Map而已, 保存的都是一些(key,value)这样的东西. 从内部看,他还真是个Map,

数字信号处理--FFT与蝶形算法

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式本文不

FFT入门

这篇文章会讲讲FFT的原理和代码. 先贴picks博客(又名FFT从入门到精通):http://picks.logdown.com/posts/177631-fast-fourier-transform 首先FFT是干嘛用的? 额其实在oi中它就是一个用来算"快速卷积"的东西. 卷积是啥? 给定两个数组a.b,求数组c使得: ;i<n;i++) ;j<n;j++) if(i+j<n) c[i+j]+=a[i]*b[j]; 这就叫做长度为n的"卷积"

FFT算法

FFT算法的完整DSP实现傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,

【文文殿下】快速傅里叶变换(FFT)学习笔记

多项式定义形如$A(x)=\sum_{i=0}^{n-1} a_i x^i$的式子称为多项式. 我们把$n$称为该多项式的次数界. 显然,一个$n-1$次多项式的次数界为$n$. 运算法则设$A(x)$和$B(x)$为多项式,且次数界分别为$n$,$m$.则有: $A(x)=\sum_{i=0}^{n-1}a_i x^i$ $B(x)=\sum_{i=0}^{m-1}b_i x^i$ 他们遵循下面的常用运算法则: \(A(x)+B(x)=\sum_{

FFT算法的完整DSP实现

傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,上面都有详细的推导DCT求解

基2时抽8点FFT的matlab实现流程及FFT的内部机理

前言本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式

FFT IP核调用与仿真之FFT数学分析

对于FFT这个IP核,我其实对它真的是又爱又恨,因为它真的耗费了我太多时间,但是随着研究的深入,遇到的问题一点点给消化解决,终于不用带着问题睡觉了,哈哈,有时候真的挺佩服自己的,遇到不懂的,不了解的,真的不允许自己留一点疑惑,必须深挖到底,一点含糊都不留给自己,其实,不知道大家有没有这样的疑惑,现在不懂的,懒得去研究的,估计过不了多久这个知识点又会兜回来找你的.我有时候也会侥幸自己能逃过不会做的任务,但是真的过不了多久,我越是不会的东西就越是会来找我,感觉今天的话有点多,赶紧回到正题上来.FFT

FFT专练

就多项式乘法这个地方不太熟再多巩固一下. LINK:[ZJOI2014力](https://www.luogu.com.cn/problem/P3338) 把$(j-i)^2$看成一个函数可以发现是一个卷积 FFT优化即可. LINK:[TJOI2017DNA](https://www.luogu.com.cn/problem/P3763) 这道题还是FFT匹配字符串的应用,怎么匹配我不再赘述其实就是翻转一下相乘一下... 考虑怎么求答案可以最多有三个位置不同我们很难处理这个问题..

MATLAB中FFT的使用方法

MATLAB中FFT的使用方法说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.

使用Graph工具观察FFT波形

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

数字信号处理--FFT

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可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT. 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义.一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号.采样定理告

FFT的物理意义

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

P值，“差异具有显著性”和“具有显著差异”

P值是论文中最常用的一个统计学指标,可是其误用.解释错误的现象却很常见.因此,很有必要说明p值的意义.用法及常见错误. P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小.P值越小,越有理由认为对比事物间存在差异.例如,P<0.05,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%,或者说,别人在同样的条件下重复同样的研究,得出相反结论的可能性不足5%.P>0.05称“不显著”:P<=0.05称“显著”,P<=0.01称“非常显著”. 由于常用“显著”来表示P值大小,所

[转载]MATLAB中FFT的使用方法

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000

FFT算法的物理意义

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

基于python的快速傅里叶变换FFT（二）

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点 FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,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

FFT幅度值能算什么东西

热门专题