快速傅里叶变换FFT小程序在Matlab的应用

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快速傅里叶变换
0 下载量 27 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"快速傅里叶变换(FFT)是一种高效计算信号或数据序列傅里叶变换及其逆变换的算法。FFT极大地加快了傅里叶变换（FT）的计算过程，从而使得其在信号处理、图像处理、数据压缩、通信系统、音频处理等领域有着广泛的应用。FFT算法主要利用了傅里叶变换中的周期性和对称性原理，通过分治策略将长序列的傅里叶变换分解为多个短序列的傅里叶变换来实现快速计算。 傅里叶变换是信号分析的基础，通过它可以将信号从时域转换到频域，便于分析信号包含的频率成分。在实际应用中，直接计算DFT（Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换）的复杂度是O(N^2)，其中N是数据序列的长度。FFT算法通过减少计算步骤，将复杂度降低到O(NlogN)，显著提升了计算效率。 MATLAB（矩阵实验室）是一个高性能的数学计算和可视化软件，广泛应用于教学和工业领域。MATLAB提供了一系列内置函数来执行FFT，并且也允许用户编写自己的FFT算法实现。 本压缩包“FFT.rar”中包含的内容可能是一个具体的快速傅里叶变换小程序，这个程序很可能是使用MATLAB编写的，名为“FFT小程序”，专门用于演示如何在MATLAB环境下实现FFT算法。该程序可能涵盖了信号的生成、FFT的实现、频谱分析、逆变换等核心步骤，使用户能够通过实例学习FFT的应用。 具体来说，这个小程序可能具备以下功能： 1. 生成或读取信号数据，例如正弦波、噪声等，这是进行FFT变换的输入数据。 2. 实现FFT变换，计算信号的频谱，通常返回一个复数数组，其中包含了信号的幅度和相位信息。 3. 频谱分析，可能包括绘制幅度谱和相位谱，帮助用户直观理解信号的频率成分。 4. 执行逆FFT变换，以验证变换的准确性，即将信号从频域再转换回时域，并与原始信号进行比较。 5. 信号处理，例如滤波、信号重构、频谱编辑等后续处理。 在“FFT小程序”中，可能会有一个或多个函数和脚本文件，以及一些示例数据和使用说明。用户可以通过运行这些脚本，在MATLAB环境中重现FFT的计算过程，并学习相关的信号处理知识。 关键词“maltab”很可能是对“MATLAB”的误拼写，需要注意的是正确的软件名称是“MATLAB”。 “mapnl4”可能是一个特定的算法变体或程序名称，但根据提供的信息，难以确定其具体含义。可能是开发者自己命名的程序名称或特别的实现方式，具体内容需要查阅该程序的文档或代码注释。 在使用该FFT小程序进行学习和分析时，用户应具备一定的信号处理基础知识和MATLAB使用经验，以便更好地理解和应用FFT变换。"

matlab快速傅立叶变换小程序（含GUI）

2013-11-15 上传
matlab编写的快速傅立叶变换小程序，有GUI，可以变换点型、线型、颜色等。

一维傅里叶变换演示小程序

2009-07-02 上传
一个小程序 可以直观的看出一维傅里叶在时域和频域中的变换

图像傅里叶变换小程序

2017-12-10 上传
傅里叶变换的小程序，基于matlab,适合初学者有新的体验

im = cv2.resize(gray_image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imwrite('new_image.jpg', im) # 进行离散傅立叶变换，得到离散傅立叶变换矩阵FIM fim = np.fft.fft2(im)，将fim再转换为原图片

2023-05-30 上传
将离散傅立叶变换矩阵`fim`转换回原图片可以使用`np.fft.ifft2()`函数实现。示例代码如下： ```python import cv2 import numpy as np #读取灰度图片 gray_image = cv2.imread('gray_image.jpg', cv2.IMREAD_...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

2023-05-17 上传
这段代码定义了一个名为BandedFourierLayer的类，继承自PyTorch的nn.Module类，用于实现基于傅里叶变换的卷积神经网络层。具体来说： 1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、...

python代码中，sf=np.fft.fftshift(fft_1)，如何根据sf返回fft_1

2024-04-25 上传
根据你提供的代码，sf=np.fft.fftshift(fft_1)是将fft_1进行傅里叶变换后再进行频谱平移操作，返回结果为sf。如果你想根据sf返回fft_1，可以使用np.fft.ifftshift(sf)函数进行逆平移操作，然后再使用np.fft.ifft函数...

pmf-fft-acq.zip_fft伪码捕获_pmf_fft_acq_伪码 捕获_伪码捕获

2023-10-23 上传
pmf-fft-acq.zip_fft伪码捕获_pmf_fft_acq_伪码捕获_伪码捕获是一个文件，可能是一个代码文件或一组代码文件。根据文件名的含义推测，这个文件/代码可能涉及到频率域变换（FFT）和伪码捕获的相关操作。 频率域变换...

xf = np.fft.fft(fft_data) xfp = np.fft.fftfreq(len(fft_data), d=1 / sampling_rate) # fftfreq(window length,)

2023-05-02 上传
NumPy 库进行快速傅里叶变换（FFT）这段代码使用 NumPy 库进行快速傅里叶变换（FFT）计这段代码使用 NumPy 库进行快速傅里叶变换（FFT）计算这段代码使用 NumPy 库进行快速傅里叶变换（FFT）计算，这段代码使用 ...

import numpy as np N = 32 n = np.arange(N) wn = np.random.uniform(0, 1, N) X1 = np.cos(2 * np.pi * n / N) * wn X2 = np.sin(2 * np.pi * n / N) X1_fft = np.fft.fft(X1) X2_fft = np.fft.fft(X2) X3_fft = X1_fft * X2_fft X3_fft[:N] = X3_fft[:N] / N X3_fft[N:] = 0 X3 = np.fft.ifft(X3_fft) X3 = np.real(X3) print(X3)

2023-05-15 上传
接下来，使用np.fft.fft函数对X1和X2进行傅里叶变换，得到它们的频率域表示X1_fft和X2_fft。将它们相乘，得到X3_fft，即两个信号的乘积的傅里叶变换。由于FFT计算的是周期性信号的频谱，因此需要将X3_fft的前一半和...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

2023-06-07 上传
在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...
寒泊
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