傅里叶变换--虚部的理解

近日以来,由于学习图像处理,感觉其对傅里叶变换等内容要求较高,故重整旗鼓又过了一遍信号系统等章节,做了不少实验,有所感悟,特记录下,以便备忘! 首先,对于傅里叶变换,最为需要理解的便是傅里叶级数,个人感觉这个是后边最为基础也是最为重要的部分,对于连续傅里叶级数有: 离散傅里叶级数有: 从傅里叶级数的定义可以很明显看出,对于一个周期信号,其可以用以一系列的复正弦信号来合成,这一系列信号成谐波关系,另外也可发现对于连续时间信号的合成,需要复正弦信号的"个数"是无穷的,而离散时间信号,需要复

2014-02-28 20:03 关于Gabor滤波器是如何提取出特征点,这个过程真是煎熬.看各种文章,结合百度.文章内部的分析才有一点点明白. Gabor滤波器究竟是什么? 很多表述说的是加窗傅里叶变换.怎么理解呢? 公式有下面几种表述:              (1)                      (2) (3) 文章中的和第三种最相似,那么我理解是:傅里叶变换的基是e^(j2πfx),那么所谓的加窗指的是加上一个高斯函数,如公式(1),和Gabor函数卷积的过程,很想再做一个

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

1,卷积:卷积的时域解释可类比为摔跤后疼痛感的持续,不同时刻的输入x(m)都对输出有影响,影响的大小取决于m时刻后的影响因子h(n-m),则此时(n时刻)的输出受m时刻的影响为x(m)*h(n-m),再考虑其他时刻的影响,则卷积公式得出. 从频域理解的话就是系统输出的傅里叶变换=输入的傅里叶变换*频率响应因子. 2,傅里叶变换:个人理解所谓的傅里叶变换就是通过数学上的累加将时间因子消去只留下频率因子的结果. 3,数字频率,模拟频率,采样频率的关系:w=2pi*f/fs;其中w是数字频率,f是模拟

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解! 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一.一些关键概念的引入 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的快速实现,即下面的快速傅里叶

卷积的物理意义是什么? https://www.zhihu.com/question/21686447?nr=1 果程C 他夏了夏天 1740 人赞同了该回答 对于初学者,我推荐用复利的例子来理解卷积可能更直观一些: 小明存入100元钱,年利率是5%,按复利计算(即将每一年所获利息加入本金,以计算下一年的利息),那么在五年之后他能拿到的钱数是,如下表所示:将这笔钱存入银行的一年之后,小明又往银行中存入了100元钱,年利率仍为5%,那么这笔钱按复利计算,到了第五年,将收回的钱数是,我们将这一结果作

matlab练习程序(图像Haar小波变换) 关于小波变换我只是有一个很朴素了理解.不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解. 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数,变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数. 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数,变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数. 不同的小波通过平移与尺度变换分解,平移是为了得到原函数的时间特性,尺度变换是为了得到原函数的频率特性. 小波变换步骤: 1.把小波w(t)和原函数f(t)的开始部分进行比较,计算

三大变换的意义? 傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看