dft

4зной

3ответ

Я начал (небольшой проект) для вычисления спектра мощности изображения в частотной области. Итак, что я до сих пор является следующее: %// close all; clear all; %// not generally appreciated img = im

8зной

3ответ

FFT real/мнимая/абс. Интерпретация деталей

В настоящее время я изучаю дискретное преобразование Фурье, и я играю с numpy, чтобы понять его лучше. Я попытался построить сигнал «sin x sin x sin» и получил чистый БПФ с 4 ненулевыми точками. Я наи

3зной

1ответ

Точечный продукт с fft

Согласно теореме свертки свертка во временной области является произведением в fft-области. При правильной нулевой обивке, она работает: % convolution in time domain a = [1 2 3]; b = [4 5 6]; c = c

0зной

2ответ

ДПФ в OpenCV для оценки частоты хребта

Для того чтобы оценить частоту гребня в блоке (32,16) пикселей Я использую ДПФ OpenCV: (где _frq представляет собой вектор, который представляет собой сумма столбца блока ..Это имеет значения sinosoid

0зной

1ответ

Matlab и дискретного преобразования Фурье

Это мой код: T F = 1/T y L = length(y) Y=fft(y); f=(0:F:(L-1)*F) plot(f, Y) Т время выборки (с его значением), F является частота и у является дискретным сигналом

4зной

1ответ

Амплитуда fft результатов numpy должна быть умножена на период выборки?

Я пытаюсь проверить свое понимание БПФ Numpy на примере: преобразование Фурье exp(-pi*t^2) должно быть exp(-pi*f^2), когда масштабирование не применяется к прямому преобразованию. Однако я считаю, что

0зной

1ответ

Как сэкономить половину вычислений в реальном выходе IFFT

БПФ реального сигнала имеет сопряженное симметричное свойство. Это свойство можно использовать, чтобы сохранить половину памяти и половину вычислений. Эта реализация довольно проста, и я это сделал. Т

3зной

1ответ

OpenCV DFT_INVERSE отличается от Matlab's ifft

Я пытаюсь отфильтровать сигнал, используя функцию dft opencv. То, как я пытаюсь это принимает сигнал во временной области: x = [0.0201920000000000 -0.0514940000000000 0.0222140000000000 0.014246000000

0зной

1ответ

Vectorising 5 вложенных циклов FOR

Я пишу программу в MATLAB как часть моего проекта на основе DFT. Пусть матрица N x N данных будет X и соответствующая матрица ДПФ быть Y, то коэффициенты ДПФ может быть выражена как Y(k1,k2) = ∑(n1=0: