dft

    4热度

    1回答

    我正在尝试解决python + numpy中的一些问题,其中我需要使用另一个函数来进行函数类型的一些功能。为了优化代码,我执行了f和g的fft,然后将它们相乘,然后执行逆变换以获得结果。 作为进一步的优化,我意识到,由于移位定理,我可以简单地计算一次f(x,y,z)的fft,然后将其乘以取决于的相位因子以获得fft 。特别是,,其中N是x和y的长度。 我试图实现与蟒蛇+ numpy的这个简单的公式

    0热度

    1回答

    我想要获得某些图像所有频率的一维功率直方图。我将描述迄今为止我所做的。 读取的图像(如果neccessary,转换为灰度) 计算FFT2和移位它 在傅立叶域,应用一些滤波器 重新转换到空间域和显示(为视觉验证过滤器工作) FFT2和fftshift新创建的图像(可选,我可以使用前ifft2输入以及) 计算功率谱,即,。^ 2所有的傅立叶域值 现在开始棘手的部分。对于功率直方图,我必须得到所有涉及频

    0热度

    1回答

    如何找出模拟波形的相位和幅度? 我正在接收来自一个传感器的一个模拟信号,通过使用该模拟波形我想找出基频和二次谐波的DFT(相位,幅度)。我通过应用于FPGA的ADC转换模拟信号。在那个FPGA中,我想使用IP DFT 4.0内核,但DFT核心输出只是虚构的和真实的值。通过使用这个如何确定基波和谐波的相位和振幅?

    2热度

    1回答

    作为我询问的this question的扩展。真正的高斯的傅立叶变换是一个真正的高斯。当然,当然,一组仅仅类似于高斯的一组点的DFT并不总是一个完美的高斯,但它当然应该接近。在下面的代码中,我正在使用GSL进行这个[离散]傅里叶变换。除了返回/变换后的真实组件(在链接问题中概述)的问题,我得到了一个奇怪的结果为虚数组件(应该是相同的零)。当然,它的幅度非常小,但它仍然很奇怪。 这种不对称的&奇怪的

    1热度

    3回答

    我使用Matlab解傅立叶空间中的微分方程。但是,我遇到了一个问题:区分我的真实信号后,我得到了复杂的答案(这是不正确的)。 考虑具有(在傅立叶空间中乘以ik)diffirentiation超过x一个例子: a=rand(6,1).'; fr=fftshift(-3:1:2); ifft(1i*fr.*fft(a)) 输出是复杂的。我想清楚为什么会发生:我们的频谱是-3,-2,-1,0,1

    0热度

    1回答

    我是fft的新手。我将Matlab中的代码转换为java/c以在Android设备中使用。我可以使用纯java java fft lib(如Jtransform和Jwave)来做到这一点,但我想使用FFTS(https://github.com/anthonix/ffts)获得本机性能,但输出结果不一样,我不知道为什么。我阅读了Matlab网站上他们所说的缩放比例(http://www.mathw

    0热度

    1回答

    我正在使用emgucv-windesktop 3.1.0.2282在WPF(C#)中进行编程。我是图像处理新手,我想在我的图像处理应用程序中使用FFT和DFT。这里是我的代码: Image<Gray, System.Single> _image = new Image<Gray, System.Single>( Util.ImageSourceToBitmap(img1.Source));

    7热度

    3回答

    我试图做C离散傅里叶变换。 最初只是蛮力的方法。首先,我让程序打开一个数据文件(幅度),并将数据放入一个数组(仅限一个数据文件,因为我将自己限制为实值输入)。 但是,转换看起来不对,所以我试图生成一个简单的波函数,并检查它是否正确转换。 这里是我的代码,剥离了花里胡哨的: #include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #in

    0热度

    1回答

    我已经检查了很多关于运行外部程序的线程,但他们无法解决我的问题。 运行午睡(DFT计算),我不得不使用这样的事情(Si.fdf是输入文件): 午睡< Si.fdf 我使用这个代码: public static void main(String argv[]) throws IOException { Runtime r = Runtime.getRuntime(); Process p;

    0热度

    1回答

    我通过了Formant Estimation using LPC Coefficients的Matlab教程。尽管我隐约了解细节,但我们为什么需要这样做并不完全清楚。从http://person2.sol.lu.se/SidneyWood/praate/whatform.html: 甲共振峰是声能围绕在语音波的特定频率的浓度 为什么不够采取音频信号的DFT(一些预处理后如果需要的话)?在频域中,峰