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傅里叶变换的应用
正弦函数的
傅里叶
频谱有哪些特点?
答:
但是,我们用matlab求出来的频谱图却不是这样的;原因是:1.理论中的正弦信号是无限长连续信号,而matlab,参与运算的信号只是截取了其中1个周期或多个周期的信号,就变成 了有限长信号了;无限长信号和有限长信号的
傅里叶变换
是不一样的!2.理论中的正弦信号是连续的模拟信号,而
应用
中的正弦信号...
关于
傅里叶变换
对偶问题有哪些?
答:
x(t)=2*sa(2pai*(t-2));根据对偶性:sa(2pi(t-2))的变换为pi/(2*pi)*[u(w+2*pi-2)+u(w-2*pi-2)]*exp(-i*2*w);其实主要就是用哪门函数的
傅里叶变换的
来对偶的。傅里叶变换 是数字信号处理中的基本操作,广泛
应用
于表述及分析离散时域信号领域。但由于其...
傅里叶
级数n大于一的部分为0
答:
傅里叶级数
应用
傅里叶级数可以将一个信号分解成各个不同频率的正弦和余弦信号,这可以帮助人们理解信号的频域特性,并用于信号滤波、降噪、解调等处理。类似地,傅里叶级数可以将一个图像分解成各个频率成分,从而进行图像压缩、去噪、锐化等处理。
傅里叶变换的
快速算法(FFT)更是广泛应用于数字图像处理...
傅里叶
级数如何证明的?为什么傅里叶展开形式是那样的?
答:
傅里叶级数的迷人世界:理论与
应用
当我们探讨
傅里叶变换的
魅力时,我们究竟在探索什么?答案隐藏在三个核心问题的解答中:</ 收敛之谜:</一个看似无穷的级数,其结果是否可靠?是否在所有点上都有意义?答案并非一概而论。即使函数连续,也可能在某些点上出现发散,但只要其傅里叶级数绝对收敛,就能...
数学能量积分
应用
求解
答:
楼主你好!这道题其实是在考察
傅里叶变换
。也就是说,一个能量信号在时域中的积分跟在频域中的积分是相等的,即能量在时域和在频域中相等。首先需要对函数 f= x/(1+x^2)进行傅里叶变换
变换的
结果是 i*pi*(exp(w)*u(-w)-exp(-w)*u(w))其中,u函数是单位阶跃函数 平方这个函数,得到...
复变函数与积分
变换
有什么用途
答:
复数的概念起源于求方程的根,在二次、三次代数方程的求根中就出现了负数开平方的情况。在很长时间里,人们对这类数不能理解。但随着数学的发展,这类数的重要性就日益显现出来。积分变换无论在数学理论或其
应用
中都是一种非常有用的工具。最重要的积分变换有
傅里叶变换
、拉普拉斯变换。由于不同应用的...
为什么余弦函数只有实频谱图而正弦函数只有虚频谱图呢?
答:
因此,余弦函数的频谱图反映了其频率成分和相位信息。总结来说,正弦函数只有虚频谱图,而余弦函数只有实频谱图,是因为它们的奇偶性和
傅里叶变换
结果的不同。在实际
应用
中,正弦函数和余弦函数的频谱图有助于分析信号的频率成分和相位信息,从而为信号处理、滤波等操作提供依据。
【高层视觉】透析卷积神经网络(CNN)中的卷积核概念和原理
答:
频率的舞动与过滤:
傅里叶变换
与卷积的结合,就像一场频率世界的舞蹈,通过JPEG压缩中的圆形滤波器,我们能理解卷积如何实现精细的图像处理,如细节保留与信息压缩。数学与直观的交汇: 卷积定理与互相关的关系,如同概率论的启示,它们在图片搜索中
的应用
,揭示了相似性检测和位置定位的底层逻辑,展示了傅...
“DFT、IDFT、FFT、IFFT”各是什么?
答:
总之,在设计阶段添加这些结构虽然增加了电路的复杂程度,看似增加了成本,但是往往能够在测试阶段节约更多的时间和金钱。IDFT就是Inverse Discrete Fourier Transform 离散傅里叶逆变换。FFT就是Fast Fourier Transform 快速
傅里叶变换
。两者
的应用
都是将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号,分析完成...
[转载]【转】DFT DTFT FFT有啥区别
答:
求这个连续频率的谱线的过程就是
傅立叶变换
。包括这样几种: DTFT(时间离散,频率连续) DFT(时间和频率都离散,可在计算机中处理) FFT(DFT的优化算法,计算量减少)2.离散
傅里叶变换
DFT和离散时间傅里叶变换DTFT的区别是啥 离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换。离散时间傅里叶变换实质...
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