«fourier-transform» 태그된 질문

이 이미지를 읽었습니다. FFT (2D)를 찍은 다음 Inverse FFT를 사용하여 이미지를 정확하게 다시 얻습니다. 참조 용 코드가 제공됩니다. imfft = fft2(photographer); im = uint8(ifft2(imfft)); imshow(im); %Output is same image 하지만 푸리에를 바꾸고 진짜 부분 만 취하면 imfft = real(fft2(photographer)); im = uint8(ifft2(imfft)); imshow(im); 다음과 같은 이미지를 얻습니다 ( 크기 변경은 …

16 image-processing  fft  fourier-transform 

푸리에 변환은 동일한 주파수이지만 다른 위상을 가진 컴포넌트를 구별 할 수 없다는 것을 읽었습니다. 예를 들어 Mathoverflow 또는 xrayphysics 에서 "푸리에 변환은 동일한 주파수에서 두 단계를 측정 할 수 없습니다."라는 질문의 제목을 얻었습니다. 수학적으로 왜 이것이 사실입니까?

15 fourier-transform  fourier 

신호에서 512 포인트 FFT를 수행했습니다. 또 다른 512 개의 숫자가 있습니다. 그 숫자는 주파수가 다른 다양한 사인파와 코사인 파의 진폭을 나타냅니다. 내 이해가 정확하다면 누군가 512- 숫자 (즉, 진폭)에 대한 지식으로부터 사인파와 코사인 파의 주파수를 아는 방법을 말해 줄 수 있습니까?

15 fft  fourier-transform 

우리는 하이젠 베르크 불확실성 원칙에 따르면 Δ의 FΔ t ≥ 14 π.ΔfΔt≥14π.\Delta f \Delta t \geq \frac{1}{4 \pi}. 그러나 (많은 Morlet wavelet의 경우) 나는 그들이 불평등을 평등으로 바꾼 것을 보았다. 이제 제 질문은 불평등을 평등으로 바꿀 수있는 시점입니다 : Δ의 FΔ t = 14 πΔfΔt=14π\Delta f \Delta t = \frac{1}{4 …

14 fourier-transform  wavelet  resolution 

필자의 많은 독서에서, 일부 저자가 (디지털 신호의) 주파수 (변환) 영역에서 작업하는 것에 대해 말할 때마다 종종 DFT 또는 DTFT (및 해당 역수)를 취합니다. 다른 저자들은 서로 협력하는 경향이 있습니다. 나는 이것에 관한 특정 패턴을 실제로 확인할 수 없었습니다. 그렇다면 왜 알고리즘을 설명 할 때 DFT보다 DTFT를 선택합니까? 한 쪽이 다른 …

14 fft  fourier-transform  dft 

가 시간 의 신호 라고 가정 하면 는 변수 의 푸리에 변환입니다 .ffftttFFFvvv 극좌표에서신호에 주파수 가 얼마나 존재 하는지 알려주고 는이 주파수의 기여가 위상 편이되는 정도를 알려줍니다.|F(v)||F(v)||F(v)|vvvArg(F(v))Arg(F(v))Arg(F(v)) 그것의 실제적이고 상상적인 부분은 우리에게 어떤 정보를 알려줍니까? 또는 내 질문을 재구성하면 극좌표에서와 같이 푸리에 변환을 직교 좌표로 해석 할 수 있습니까?

13 fourier-transform 

상호 상관 정리에 따르면, 두 신호 사이의 상호 상관은 한 신호의 푸리에 변환 곱과 다른 신호의 푸리에 변환의 복소 공액을 곱한 것과 같습니다. 이 작업을 수행 한 후 제품 신호의 도난을 취하면 두 신호 간의 이동을 나타내는 피크가 나타납니다. 이것이 어떻게 작동하는지 이해할 수 없습니까? 두 신호 간의 이동을 나타내는 …

13 fft  fourier-transform  dsp-core  ifft 

저는 전자, 프로그래밍 등을 좋아하는 중학생입니다. 최근에는 신호 처리에 대해 배우고 있습니다. 불행히도, 나는 아직 미적분학을 많이하지 않았으므로 (용서하십시오), 나는 일에 약간 애매합니다. 신호의 DTFT를 계산하는 경우 해당 신호의 또는 표현의 차이점은 무엇입니까?COS죄sin\sin코사인cos\cos DTFT를 사용하면 입력 한 신호가 시간에 따라 다르다는 것을 이해하지만 세계에서 어떻게 주파수 영역에서 연속 신호를 얻을 …

13 fourier-transform 

푸리에 변환은 일반적으로 음의 주파수 분석에 사용된다. 그러나 인간의 소리 인식을 분석 할 때 몇 가지 단점이 있습니다. 예를 들어, 주파수 빈은 선형 인 반면, 사람의 귀는 선형이 아닌 대수적으로 주파수에 반응합니다 . 웨이블릿 변환은 푸리에 변환과 달리 다른 주파수 범위에 대한 해상도를 수정할 수 있습니다 . 는 속성이 웨이블릿 …

12 fourier-transform  frequency-spectrum  wavelet  music  psychoacoustics 

나는 DSP를 처음 사용하고 있으며이 StackExchange를 발견 했으므로이 질문을 게시하기에 적합하지 않은 경우 사과드립니다. 더 수학적인 용어로 장르를 설명하는 자료가 있습니까? 예를 들어, 노래의이 섹션에서 신호에 대해 FFT를 수행 한 경우 (링크가 시작되지 않으면 2:09)이 섹션에 거친 정렬이 있다는 것을 감지 할 수있는 방법이 있습니까? 소리? 이와 같은 소리가 내가 …

12 algorithms  fourier-transform  audio  frequency-spectrum 

나는 많은 EEG 신호를 가지고 있으며 STFT (Short Time Fourier Transform)와 같은 선형 방법을 사용하여 분석하고 싶습니다. STFT에서, 분석 윈도우 길이를 어떻게 최적화하여 각 분석 윈도우의 주파수 스펙트럼을 적절한 방식으로 반영 할 수 있습니까?

12 fourier-transform  stft 

여기에 주파수의 정현파 f = 236.4 Hz(길이 10 밀리 초 N=441, 샘플링 속도의 포인트가 있음 fs=44100Hz)와 제로 패딩이없는 DFT가 있습니다 . 우리가 DFT를 볼 수있는 유일한 결론은 "주파수는 대략 200Hz"입니다. 다음은 제로 패딩이 큰 신호 및 DFT입니다 . 이제 우리는 훨씬 더 정확한 결론을 줄 수 있습니다 . "스펙트럼의 최대 …

12 fft  fourier-transform  signal-analysis  dft  zero-padding 

내가 대학에서 배운 푸리에 변환과 역 푸리에 변환의 정의는 f ( t ) = 1에프( j ω ) = ∫∞− ∞에프( t ) 전자− j ω t 디티F(jω)=∫−∞∞f(t)e−jωt dt F(j\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-j\omega t}\ dt 에프( t ) = 12 π∫∞− ∞에프( j ω ) ej ω t디ωf(t)=12π∫−∞∞F(jω)ejωtdω f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}F(j\omega)e^{j\omega …

12 fourier-transform  frequency 

수학에서는 이중 도함수 또는 함수의 이중 적분을 취할 수 있습니다. 이중 미분 모델을 수행하는 것이 객체의 가속도를 찾는 것과 같은 실제 상황에서 많은 경우가 있습니다. 푸리에 변환은 실수 또는 복소수 신호를 입력으로 사용하고 복소수 신호를 출력으로 생성하므로, 해당 출력을 취하고 두 번째로 푸리에 변환을 적용하는 것을 막을 수있는 것은 없습니다. …

11 fft  signal-analysis  fourier-transform  hilbert-transform  theory 

그림 1. (c)는 MAGNITUDE 스펙트럼에서만 재구성 된 테스트 이미지를 보여줍니다. LOW 주파수 픽셀의 강도 값이 비교적 높은 주파수 픽셀보다 높다고 말할 수 있습니다. 그림 1. (d)는 PHASE 스펙트럼에서만 재구성 된 테스트 이미지를 보여줍니다. 높은 주파수 (가장자리, 선) 픽셀의 강도 값이 상대적으로 낮은 주파수 픽셀보다 높다고 말할 수 있습니다. MAGNITUDE 스펙트럼만으로 …

11 image-processing  matlab  fft  fourier-transform  frequency