离散傅里叶变换

档,一般都有.你在帮助菜单里面调出来看看就知道filter函数怎么用了.这种编程问题都可以通过察看文档解决的.

1》x(n)做DTFT(离散时间信号的傅里叶变换)得X（ejω）,它是连续周期的.2》对X（ejω）采样,造成x(n)周期沿拓.即DFS变换对：X1(k)→x1(n).X1(k)是X（ejω）采样后的

#include#includevoidreversestring(chars[],intn);voidmain(){\x09inti,n;\x09charp[]="hansunguniversity

离散信号的傅里叶变换是周期的函数；周期信号的傅里叶变换是离散的频谱（有限值）；非周期信号的傅里叶变换是连续频谱.某一个域离散不离散映射到另外一个域就是周期与非周期!公式就不写了,看看信号与线性系统都应

1.混叠效应如果x(t)的频谱是带限的,X(f)=0,|f|>fm则由抽样定理,抽样间隔满足Ts=1/2fm如果f(t)的频谱不是带限的,则抽样后频谱总要发生混叠减小抽样间隔Ts,fs增大,可减小混叠

N=128;w=8*pi/N;n=0:N-1;x=exp(-n*w/16).*sin(n*w);k=linspace(-8,8,100);fort=1:length(k)X(t)=sum(x.*(ex

首先,在理解这3个变量之前,你要知道DTFT：\x0dDTFT是离散时间傅里叶变换,用来表达连续的信号的频谱.\x0d然后理解DFT：\x0dDFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱.DFT是

实际上离散数据变换太慢了,一般采用fft函数,速度快,而且效果差不多,你不给数据如何写代码再问：能否留下Q，数据太多，不好弄，谢谢了！再答：183367852

函数是fft(向量).ifft(向量逆变换)fft2(矩阵)ifft2(矩阵逆变换)a=[100200;100200];a=repmat(a,4,4)af=fft2(a)给你个小例子你回去试试注意观察

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上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

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上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

不是能不能,而是只能得到连续的频谱.离散时间傅里叶变换公式如下：可见,频域是连续的.当然,在数字信号处理中,我们往往采用离散傅里叶变换（如FFT）,得到的就是离散的频谱.

小波变换的优点：　　(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)　　(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性　　(3)小波变换具有“变焦”特

傅里叶变换的本质的可能是不充分了解傅里叶变换的信号分离是无限的特定正弦/另外的复指数信号,即,该信号可变为一个正弦的形式的总和信号-因为它是一个无限的总和多个信号和非周期信号,每个信号的权重都为零-但

连续傅里叶变换：信号是连续的,对于周期信号得到连续谱,对于非周期信号得到离散谱.离散傅里叶变换：信号是离散的,频谱也是离散的,非常适合用计算机进行分析计算.

I=imread('xxx');J=im2double(rgb2gray(I));%如果I已经是灰度图就去掉rgb2grayFJ=fftshift(fft2(J));magFJ=log(abs(FJ)

1,简单的用的话,输入参数为一系列的数据点,例如在MATLAB中,先定义t=0:0.01:1;y=sin(t);dft(y);即输入参数其实是100个数据点值,要求稍微高点的,可以用dft（y,n）,

y=fft(x,number);%number是x的长度n=0:length(y)-1;f=fs*n/length(y);%fs是x的采样频率plot(f,abs(y));

a=(0:15)'*(0:15);W=exp(-2*pi*1i*a/16)/sqrt(16);不会太麻烦,两句搞定推广到不同N值情况a=(0:N-1)'*(0:N-1);W=exp(-2*pi*1i*

programmepulsegeneratore脉冲发生器就是程序自己生成的脉冲信号