离散傅里叶变换-FFT的实现
我正在尝试做一个声音处理项目，需要将频率放入另一个域。现在，我试图实现一个FFT，但进行得并不顺利。我试图理解z-转换，但也不太顺利。我读了一遍，发现DFT要简单得多，特别是算法。所以我用例子编写了算法，但是我不知道或者不认为输出是正确的。(我这里没有安装Matlab，也找不到任何资源来测试它)，我想知道你们是否知道我的方向是否正确。到目前为止，我的代码如下： #include
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OpenCV中的逆傅立叶变换
我是 OpenCV 和图像处理算法的新手.我需要在 C++ 中的 OpenCV 中进行逆离散傅立叶变换，但我不知道如何.我在互联网上搜索，我没有找到答案.我正在使用此页面中的此代码在我的程序中进行傅立叶变换:http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transfor
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如何计算离散傅立叶变换?
我一直试图找到一些地方来帮助我更好地理解 DFT 以及如何计算它，但无济于事.所以我需要帮助理解 DFT 及其复数计算. 基本上，我只是在寻找有关如何计算 DFT 的示例，并解释它是如何计算的，因为最后，我希望创建一个算法来计算它. 解决方案 我假设 1D DFT/IDFT ... 所有 DFT 都使用这个公式: X(k) 转换后的样本值(复域) x(n) 是输入数据样
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C 中的 2D 傅立叶变换
我使用此站点的公式实现了 2D DFT 和 IDFThttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm我认为这些是正确的并且很好地解释了.实现看起来像这样: for(int i=0;i 频域 (sqrt(ak * ak+bk * bk)) 看起来不像它应该的那样，并且图像重建(忽略虚部)没有使原始图像附近有任何东西.[0][0] 处的更多像
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获取与Librosa中的STFT相关的频率
在使用 librosa.stft()计算频谱图时，如何获取相关的频率值?我对像 librosa.display.specshow 中那样生成图像不感兴趣，但是我想掌握这些值. y，sr = librosa.load('../recordings/high_pitch.m4a')stft = librosa.stft(y，n_fft = 256，window = sig.windows.hamm
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调整大小时，没有重载函数的实例
我收到了“没有重载函数实例"的错误消息.当我使用resize()时.我知道resize()内部的内容也可能是错误的.我正在尝试调整x的大小，此数组是一个浮点数到全零的数组.不知道std :: vector>(0，0)是否是正确的语法，因为我对C ++很陌生.如何解决现有错误? void IDFT(const std :: vector>& Xf，
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带有或不带有窗口的KISS FFT输出
我目前正在尝试使用Kiss FFT将FFT实现到AVR32微控制器中，以进行信号处理. 而且我的输出有一个奇怪的问题. 基本上，我将ADC样本(使用函数发生器进行测试)传递到fft(真实输入，256 n大小)中，并且检索到的输出对我来说很有意义. 但是，如果我将汉明窗应用于ADC样本，然后将其传递给FFT，则峰值幅度的频率仓是错误的(并且与之前没有开窗的结果不同). ADC样本具有DC偏移，因此我
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GSL快速傅立叶变换-双值高斯?
我要做的就是评估高斯的傅立叶变换(当然是测试)，但是我得到的是一个双值函数，如下图所示.当您仔细观察高斯的尾部时，您会发现FFT返回的值实际上在正负之间振荡，从而使DFT看起来是“双值". 为什么会这样?有没有办法解决这个问题(当然不只是画复数模)? #include #include #include
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这种亮度信号的傅立叶分析正确吗? (安卓)
我正在编写一个Android应用程序，该程序可以测量一段时间内相机帧的亮度，并使用傅立叶分析法计算出心跳的频率，以找到波动的频率.问题是我的光谱分析看起来像这样: 几乎与频谱分析的外观(如正态分布)相反.我可以准确地评估此值以找到最大幅度的指标，还是此频谱表明我的数据太吵了? 编辑: 这是我的相机数据的样子(我正在对此执行FFT): 解决方案 看来您在这里遇到了两个问题: 1)
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使用python进行二维FFT会使频率稍微偏移
我知道在python中使用快速傅立叶变换(FFT)方法存在一些问题，但不幸的是，这些问题都无法帮助我解决问题: 我想使用python计算给定二维信号f(即f(x，y))的快速傅立叶变换. Python文档提供了很多帮助，解决了FFT带来的一些问题，但是与我希望它显示的频率相比，我最终仍然会稍微改变一下频率.这是我的python代码: from scipy.fftpack import
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在Python中计算第n个Unity根
因此，我正在尝试编写一个算法croot(k，n)，该算法返回n == n的第k个单位根.我基本上得到了正确的答案，但是它给了我真正奇怪的表示，对于某些数字来说似乎是错误的.这是一个例子. import cmath def croot(k, n): if n
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使用Python对图像进行FFT
我在Python中执行FFT时遇到问题.我有完全奇怪的结果. 好的，我想打开图像，获取RGB中每个像素的值，然后需要在其上使用fft，然后再次转换为图像. 我的步骤: 1)我正在使用Python这样的PIL库打开图像 from PIL import Image im = Image.open("test.png") 2)我正在获得像素 pixels = list(im.
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离散傅立叶变换
我目前正在尝试编写一些傅立叶变换算法.我从数学定义中介绍的简单DFT算法入手: public class DFT { public static Complex[] Transform(Complex[] input) { int N = input.Length; Complex[] output = new Complex[N];
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如何计算DFT中每个仓的能量?
我正在测试有关离散傅立叶变换的知识. 我现在正在测试的是如何使用DFT计算波的中心频率. 为此，我使用以下代码创建正弦数据: // create a 100 Hz wave with a sampling rate of 512 samples per second var data : [Double] = [] for i in 0...511 { let t = Dou
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DSP-通过FFT在频域中进行滤波
我一直在使用FFT的Exocortex实现进行一些尝试，但是我遇到了一些问题. 每当我在调用iFFT之前修改频率仓的幅度时，结果信号都会包含一些喀嗒声和pop声，尤其是当信号中存在低频(例如鼓或贝司)时.但是，如果我将所有垃圾箱衰减相同的因子，则不会发生这种情况. 让我举一个4采样FFT的输出缓冲区的例子: // Bin 0 (DC) FFTOut[0] = 0.00006103
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C中的2D傅立叶变换
我使用此站点中的公式实现了二维DFT和IDFT http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/fourier.htm 我认为这些是正确的，并得到了很好的解释。 实现看起来像这样： for（int i = 0; i { for（int j = 0; j
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等效于FFTW_REDFT01的FFTW fftwf_plan_r2r_2d()
我正在尝试移植使用FFTW的代码以使用KissFFT. 该代码使用 与FFTW_REDFT01 . KissFFT中的等效调用是什么? 如果此调用(使用FFTW_REDFT01)等效于DCT，我是否可以直接使用直接DCT转换，例如例如 OpenCV cv::dct ? 我需要做一些输入数据修改，例如反射和对称化吗? 解决方案 回答我自己的问题... 借助这些 要回答这个问
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FFTW与OpenCV cvDFT
使用FFTW(http://www.fftw.org/)而不是OpenCV的cvDFT(http://goo.gl/YCHj0)时，我可以期望提速吗? 我的程序的运行时在很大程度上取决于逆向DFT和正向DFT的应用程序，我正在考虑使用FFTW代替OpenCV cvDFT. IIRC FFTW进行某种“运行时编译"，而cvDFT是一种简单的FFT实现，因此我想它可以加快我的处理速度.
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DFT和FFT(幅度)结果之间的差异
我的目标是在OpenCV中获取图像的DFT. 使用dft函数，我可以对其进行计算，然后通过计算其幅值对其进行绘制(然后，应用对数并最终对其进行归一化，以绘制0到1之间的值). 对于下面的图像，我的结果是我显示给您的结果(为了使图像中心的频率降低而进行了交换): 但是，如果将其与使用其他工具(例如 Halcon )获得的结果进行比较，则似乎不正确对我来说，这似乎确实有很高的价值(我
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在Matlab 2D DFT fft2()函数中读取点的方向和频率
我对Matlab和函数fft2()很熟悉.在这个玩具示例中，我的目标是产生以下256 x 256 png图像的2D DFT: 为了易于理解输出，我尝试将此图像转换为256 x 256图像，消除了颜色信息: Im = imread('circ.png'); pkg load image Im = rgb2gray(Im); figure, imshow(Im) 在完成簿记准备之后，我
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