为什么KISS_FFT的正反基数4的计算不同，第二部分？
Part 1 - why the code below checks st_inverse in the first place KISS_FFT代码在循环内有此分支： do { if(st->inverse) { Fout[m].r = scratch[5].r - scratch[4].i; Fout[m].i = scratch[5].i
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用于CPU架构的8位FFT？
我正在寻找一个FFT引擎，可以处理8位实数到复数的转换(大小为65K)。需要这样做是为了加快实时信号处理引擎的速度。它目前受到8位->fp32和fp32->8位转换的限制，以及实际的FFT受到内存带宽的限制(我们目前使用FFTW)。 我以为螺旋项目可能能够做到这一点http://spiral.net，但他们的网页上似乎只有一次或两次转换的代码。 有人知道有什么C或C++库可以做到这一点
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信号的FFT幅度错误
我正在尝试使用Python计算FFT。 我正在使用函数fft.fft，并将其应用于一个简单的正弦信号。 以下是我的代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt frames=100 fps=1000 t=np.linspace(0, frames, frames)/fps x=np.sin(2*np.pi*80*t)+1 p
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如何在频域中旋转非平方图像
我想在频域中旋转图像。受到Image rotation and scaling the frequency domain?中答案的启发，我设法旋转了正方形图像。(请参阅以下使用OpenCV的Python脚本) M = cv2.imread("lenna.png") M=np.float32(M) hanning=cv2.createHanningWindow((M.shape[1],M.sh
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傅立叶级数数据与NumPy：FFT与编码的拟合
假设我有一些数据y，我想要对其进行傅立叶级数拟合。在post上，Mermoz发布了一个解决方案，使用级数的复数格式和“用黎曼和计算系数”。在另一个post上，通过FFT获得级数，并写下一个例子。 我尝试实现了这两种方法(下面的图像和代码--请注意，每次运行代码时，由于使用了numpy.随机性.Normal，将生成不同的数据)，但我想知道为什么我得到了不同的结果-Riemann方法似乎“错误地
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Python中FFT循环提速(带`np.einsum`)
问题：我想用np.einsum加速我的包含大量乘积和求和的python循环，但我也对任何其他解决方案持开放态度。 我的函数采用(n，n，3)形状的向量配置S(我的情况：n=72)，并对N*N个点的相关函数进行傅立叶变换。相关函数定义为每个向量与其他向量的乘积。这乘以向量位置乘以kx和ky值的余弦函数。每个位置i,j最后求和得到k-空间p,m中的一点： def spin_spin(S,N
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如何使用numpy.fft获得正确的相位值
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 500 T = 10 dw = 2 * np.pi / T t = np.linspace(0, T, n) x = 5 * np.sin(20 * t + np.pi) + 10 * np.sin( 40 * t + np.pi/2) fftx = np.fft.rfft(x
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用Numpy.fft实现傅里叶空间的数值积分
我想用傅里叶空间中的数值积分对函数进行积分。 以下代码显示了一个工作示例： import numpy as np from pylab import * from numpy.fft import fft, ifft, fftshift, ifftshift N = 2**16 x = np.linspace(- np.pi , np.pi,N) y = np.exp(-x**2)
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(215：断言失败)函数'；DFT'中的type==CV_32FC1||type==CV_32FC2||type==CV_64FC1||type==CV_64FC2；
我正在尝试使用傅立叶校正图像中的曝光。 这就是我面临的错误 5 padded = np.log(padded + 1) #so we never have log of 0 6 global complex 7 complex = cv2.dft(np.float32(padded)/255.0, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPU
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如何生成粉色噪声图像？
我正在尝试用Python语言复制P.Bourke的"Frequency Synthesis of Landscapes"。我以为这会是一个简单的 import numpy as np from scipy.fft import fft2, ifft2 whitenoise = np.random.uniform(0,1,(256,256,3)) fouriertransformed = n
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使用FFT的带通滤波器R
我有一个时间序列z，采样频率fs = 12(月度数据)，我想在10个月和15个月使用fft执行带通滤波。我会这样做： y = 1/10 & y$freq
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NumPy中exp(-x^2)的快速傅立叶变换
我必须数值计算高斯函数的二阶导数： 我读了这里关于这个话题的每一个问题，但都没有得到好的结果。我已选择NumPy作为我的选择工具。 我们教授的指导： 通过步骤dx = 1获取大小N = 128的x数组。所以，-64, -63, ..., 62, 63。计算f(x) 对f(x)执行FFT，收到转换后的数组f_m。 乘以，其中是虚单位，是导数的程度， 执行逆FFT以获得导数。 在
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将从Python Numba CUDA内核调用加速的FFT
我需要计算256个元素的Float64信号的傅里叶变换。要求是这样的，我需要从cuda.jitt节内部调用这些FFT，并且必须在25usec内完成。唉，cuda.jit编译的函数不允许调用外部库=>我自己写的。唉，我的单核代码仍然太慢了(在Quadro P4000上大约250usec)。有没有更好的办法？ 我创建了一个单核FFT函数，它可以提供正确的结果，但速度却慢了10倍。我不明白如何利用
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蟒蛇的功率谱-显著水平
用python计算功率谱的例子有很多，例如Plotting power spectrum in python： from __future__ import division import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(301) - 0.5 ps = np.abs(np.fft.fft(d
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用FFT实现二维卷积
TensorFlow.conv2d()对于卷积大图像和大核(滤镜)来说，速度非常慢。将1024x1024图像与相同大小的内核进行卷积需要几分钟时间。为了进行比较，cv2.filter2D()立即返回结果。 我找到tf.fft2()和tf.rfft()。 但是，我不清楚如何使用这些函数执行简单的图像过滤。 如何使用FFT使用TensorFlow实现快速2D图像过滤？ 推荐答案
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Python SciPy卷积VS fft卷积
我知道一般来说，当数组相对较大时，FFT and multiplication通常比直接convolve操作更快。然而，我正在将一个非常长的信号(比方说1000万点)和一个非常短的响应(比方说1000点)进行卷积。在这种情况下，fftconvolve似乎没有多大意义，因为它强制第二个数组的FFT与第一个数组的大小相同。在这种情况下，直接卷积是否更快？ 推荐答案 看看我在这里所做的比较：
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Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
我正在分析时间序列数据，希望提取5个主要频率分量，并将其用作训练机器学习模型的特征。我的数据集是921 x 10080。每一行都是一个时间序列，总共有921个。 在探索可能的方法时，我遇到了各种函数，包括numpy.fft.fft、numpy.fft.fftfreq和DFT...我的问题是，这些函数对数据集做了什么？这些函数之间有什么区别？ 对于Numpy.fft.fft，块文档状态：
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为什么KISS_FFT的正反基数4的计算不同？
我一直在花时间理解和实现我自己的混合基数抽取-时间快速傅立叶变换。我主要使用KISS_FFT和http://www.briangough.com/fftalgorithms.pdf来了解发生了什么。 根据我所读到的内容，我可以通过使用共轭旋转因子来逆转FFT。 然而，当我阅读KISS_FFT源代码时，基数-4实现实际上测试了我们是在进行正向变换还是反向变换，并且使用的数学略有不同。
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二维高斯光束的奇异位相
我有2D高斯光束： 做fft2和角度后得到奇怪的结果： def finite2D(x,y, N, M, a, hx): f = np.array([[0.0]*N]*N) for i in range(len(x)): for k in range(len(y)): f[i][k] = np.exp(-(x[i]*x[i] + y
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用PYTHON中的RK4实现伪谱方法
我用伪谱方法求解KdV方程u_t + u*u_x + u_xxx = 0。经过傅立叶变换简化后，我得到了两个含两个变量的方程： uhat = vhat * exp(-i*k^3*t) d(vhat)/dt =-0.5i * k * exp(-i*k^3*t)*F[u^2] 其中F表示傅里叶变换，uhat = F[u], vhat = F[v] 我想最终用RK4来求解。现在我得到
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