java 傅里叶实现时域与频域的转换

解析音频文件，傅里叶实现时域转换成频域，小白，求解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

二维傅里叶变换转一维傅里叶变换

看了一个论文说二维傅里叶变换图谱经圆积分计算后可以得到一维傅里叶变换，求大神推导公式或者过程

mathematica傅里叶变换

萌新请教各位大神，用mathematica,对一个函数x（t）在（60，80）做傅里叶变换，画出频谱图，求出比较明显的峰，程序怎么写？并不是一个周期函数，只是有拍现象，一个拍周期大约2s。求完整程序

傅里叶变换中心对称的相关问题

图像中心对称，为什么是先把图像的四个象限进行交换，然后进行傅里叶变换；而不是f(x,y) * (-1)^(x+y),然后再进行傅里叶变换。

数字信号傅里叶变换后实部虚部代表什么

为什么数字信号傅里叶变换后只对实数部分进行处理？离散余弦变换在数字信号处理中又有什么作用，它与fft又有什么关系？

图像傅里叶变换中频率域的问题

 想请问三条直线中左右两条偏离原点的直线代表W中的什么？

离散傅里叶变换在图像处理中的作用

实际项目中，对一个图像进行离散傅里叶变换有什么作用？对一个图像做了离散傅里叶变换，我们要理解的是什么

有关数字图像处理 图像的傅里叶变换

1、将一幅图分别进行X轴与Y轴上的平移，所得的傅里叶频谱与原图像频谱的傅里叶频谱有什么变化，请说明理由。 2、将一幅图进行离散傅里叶变换，得到其傅里叶频谱图，在对原图像进行一定角度的旋转，得到的频谱图与原图的频谱图进行比较，以及原图像与其傅里叶谱存在的何种角度关系，说出符合那些性质。 3、将一幅图进行离散余弦变换，得到其频谱图，观察其频谱图有何特点，在经过离散余弦反变换得到还原函数，比较与原图像有何差别。 4、将一幅图进行离散余弦变换，在进行压缩解压，观察不同压缩DCT系数，以及解压后图像有何变化。

Qt编写快速傅里叶变换函数

请问各位牛人，怎么用Qt来编写快速傅里叶变换的函数，对于初学者，麻烦把代码写一下

关于图像的傅立叶变换，fft2和二维傅里叶变换的公式是一样的做法吗？

 为什么图中图像进行傅立叶变化后，在没有将频谱移到中心之前，频率矩阵只有第一行有值？按照二维傅里叶变换的公式来计算的话不是其他地方也应该有值吗？ 另外，图像中灰度值只有在水平方向有变化，若将u理解为水平方向的频率分量，那么空域中图像灰度在水平方向有变化，不应该就有u分量的值不为0吗？有点理解不清为什么频谱图是这样的？

使用短时傅里叶变换分析chirp信号，感觉得到的频率不对

想利用短时傅里叶变换得到chirp信号的时间频率图，有一些疑问。 chirp信号在50s处的频率为4Hz（我觉得终止时间为50s，此时频率为4Hz，那么说明产生的信号在0-50s内对应的频率为0-4Hz，不知道这么理解对不对？），但是经过短时傅里叶变换出来的时频谱如图，明显在50s处频率偏大，请问是我哪里理解错了呢？  代码如下： ``` fs=40; T=0:1/fs:50; X=chirp(t,0,50,4); [S,F,T,P] = spectrogram(X,256,250,256,1E3); surf(T,F,10*log10(P),'edgecolor','none'); axis tight; view(0,90); xlabel('Time (Seconds)'); ylabel('Hz'); ```

C语言进行傅里叶变换与头文件的问题

在用C语言进行傅里叶变换时，找不到#include <iom128.h> #include <intrinsics.h>这两个头文件，请问大家给指条明路，如何获取这两个头文件

关于分数阶傅里叶变换

从网上下载了frft的matlab程序，没有进行归一化处理，在仿真的过程中角度是对的，的，所以斜率是对的，但是初始频率一直是错的，请问是我的方法出现了什么问题吗？ 附程序段： ph=0; %正弦信号的初始相位 B=60000; N=12800; fs=1e5; alpha=468750; t = (0:N-1)/fs; %n倍的采样周期 dt=1/fs; y = exp(j*2*pi*(-B/2*t+alpha/2*t.*t)); p=-1:0.01:1; u=1:1:length(t); p3=zeros(length(u),length(p)); for k=1:1:length(p) p3=frft(y,p(k)); Pp3(:,k)=p3.*conj(p3)/length(y); end surf(p,u,Pp3); [CX,CI]=max(max(Pp3)); p(CI) 计算出来p=-0.66，用公式 fm=-cotθf0*f0/N 斜率对的上 但是出来的u=6362 用公式f0=ucscθf0/N 初始频率对应不上 请问我公式错了还是怎么回事 FrFt function Faf = frft(f, a) % The fast Fractional Fourier Transform % input: f = samples of the signal % a = fractional power % output: Faf = fast Fractional Fourier transform error(nargchk(2, 2, nargin)); f = f(:); N = length(f); shft = rem((0:N-1)+fix(N/2),N)+1;%rem（）取余数；fix（）取整数部分;总体是右边的一半数移到左边； sN = sqrt(N); a = mod(a,4); % do special cases if (a==0), Faf = f; return; end; if (a==2), Faf = flipud(f); return; end;%flipud turn oppsite if (a==1), Faf(shft,1) = fft(f(shft))/sN; return; end if (a==3), Faf(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; return; end % reduce to interval 0.5 < a < 1.5 if (a>2.0), a = a-2; f = flipud(f); end if (a>1.5), a = a-1; f(shft,1) = fft(f(shft))/sN; end if (a<0.5), a = a+1; f(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; end % the general case for 0.5 < a < 1.5 alpha = a*pi/2; tana2 = tan(alpha/2); sina = sin(alpha); f = [zeros(N-1,1) ; interp(f) ; zeros(N-1,1)];%increase sampling rate % chirp premultiplication chrp = exp(-i*pi/N*tana2/4*(-2*N+2:2*N-2)'.^2); f = chrp.*f; % chirp convolution c = pi/N/sina/4; Faf = fconv(exp(i*c*(-(4*N-4):4*N-4)'.^2),f); Faf = Faf(4*N-3:8*N-7)*sqrt(c/pi); % chirp post multiplication Faf = chrp.*Faf; % normalizing constant Faf = exp(-i*(1-a)*pi/4)*Faf(N:2:end-N+1); function xint=interp(x) % sinc interpolation N = length(x); y = zeros(2*N-1,1); y(1:2:2*N-1) = x; xint = fconv(y(1:2*N-1), sinc([-(2*N-3):(2*N-3)]'/2)); xint = xint(2*N-2:end-2*N+3); function z = fconv(x,y) % convolution by fft N = length([x(:);y(:)])-1; P = 2^nextpow2(N); z = ifft( fft(x,P) .* fft(y,P)); z = z(1:N);

是否有支持定点化，支持NEON， 支持任意长度的的傅里叶变换的库

现在正在做实时信号处理，在ARM上对性能要求比较高，所以需要比较快的FFT库 需要能同时支持定点化，NEON指令优化，并且支持非2的N次方的傅里叶变换库。希望有谁有用过的，了解过的，介绍一下给点指导。 PS：现在找到大部分库都都不能满足上面三个特性，例如 FFTW,KISSFFT,NET10 等都是只能满足两个特性。

图像处理方面 主要关于稀疏表示

最近在做图像处理方面的东西，一般都是在空域提取图像的特征再进行稀疏表示，有时也用sift来提取图像特征。 但是转变到频域来提取图像特征就不是太会了，主要是用傅里叶变换后提取图像频域的特征进行稀疏表示进行图像分类识别。 求问大神在频域怎么提取特征

快速傅里叶变换蝶形公式如何理解

// 采用蝶形算法进行快速傅里叶变换 for(k = 0; k < r; k++) { for(j = 0; j < 1 << k; j++) { bfsize = 1 << (r-k); for(i = 0; i < bfsize / 2; i++) { p = j * bfsize; X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2]; X2[i + p + bfsize / 2] = (X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2]) * W[i * (1<<k)]; } } X = X1; X1 = X2; X2 = X; } ———————————— 其中 X2[i + p] = X1[i + p] + X1[i + p + bfsize / 2]; X2[i + p + bfsize / 2] = (X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2]) * W[i * (1<<k)]; 这两句不太明白,看蝶形图,不是应该 X2[i+p] = X1[i+p] + x1[i+p+bfsize/2]*W; X2[i + p + bfsize / 2] = X1[i + p] - X1[i + p + bfsize / 2]*W; 哪位大神能帮帮看下，初学，分少

C# 傅里叶变换，求大神

已知一条曲线r(t) 其中x的采样频率非常高（double[] X ,double[] Y) 计算其幅频函数和相频函数，求大神 

c++ 利用fftw做傅里叶变换报错 linux系统下运行

报错信息 fftw: alloc.c:269: assertion failed: p ``` #include <fftw3.h> namespace gr { namespace howto { peak_extract::sptr peak_extract::make(int upper_limit,int lower_limit,int samp_rate,bool boolean_timer) { return gnuradio::get_initial_sptr (new peak_extract_impl(upper_limit,lower_limit,samp_rate,boolean_timer)); } /* * The private constructor */ peak_extract_impl::peak_extract_impl(int upper_limit,int lower_limit,int samp_rate,bool boolean_timer) : gr::block("peak_extract", gr::io_signature::make(1, 1, sizeof(gr_complex)), gr::io_signature::make(1, 1, sizeof(int))), d_upper_limit(upper_limit), d_lower_limit(lower_limit), d_samp_rate(samp_rate), d_boolean_timer(boolean_timer), d_packet_len(packet_len), d_buffer((fftwf_complex*)fftwf_malloc(sizeof(fftwf_complex)*d_packet_len)), d_fft_plan(fftwf_plan_dft_1d(d_packet_len, d_buffer, d_buffer, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE)) {} /* * Our virtual destructor. */ peak_extract_impl::~peak_extract_impl() { fftwf_destroy_plan(d_fft_plan); fftwf_free(d_buffer); } void peak_extract_impl::forecast (int noutput_items, gr_vector_int &ninput_items_required) { /* <+forecast+> e.g. ninput_items_required[0] = noutput_items */ ninput_items_required[0] = noutput_items; } int peak_extract_impl::general_work (int noutput_items, gr_vector_int &ninput_items, gr_vector_const_void_star &input_items, gr_vector_void_star &output_items) { const gr_complex *in = (const gr_complex *) input_items[0]; int *out = (int *) output_items[0]; memcpy(d_buffer,in,d_packet_len*sizeof(fftwf_complex)); fftwf_execute(d_fft_plan); int i,index,N; N=d_packet_len; //M=sizeof(in) / sizeof(in[0]); double max,magnitude[N]; double real[N],imag[N]; for(i=0;i<d_packet_len;i++) { real[i]=d_buffer[i][0]; imag[i]=d_buffer[i][1]; magnitude[i]=sqrt((real[i]*real[i])+(imag[i]*imag[i])); } max=magnitude[0]; for (i=0;i<d_packet_len;i++) { if(magnitude[i]>max) { max=magnitude[i]; index=i; } } *out=index*d_samp_rate/d_packet_len; // Do <+signal processing+> // Tell runtime system how many input items we consumed on // each input stream. // consume_each (noutput_items); // Tell runtime system how many output items we produced. return noutput_items; } } /* namespace howto */ } /* namespace gr */ ```

vc做基于傅里叶形状描述子的图像检索系统特征向量和距离算法该怎么写啊？

对图像进行快速傅里叶变换后得到的关于图片在频域空间的矩阵如何提取用于图像检索的特征向量，以及这些特征向量距离的计算方式。

相见恨晚的超实用网站

相见恨晚的超实用网站 持续更新中。。。

Java学习的正确打开方式

在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。 何谓学习？博主所理解的学习，它是一个过程，是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过...

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

linux系列之常用运维命令整理笔录

本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新 free -m 其中：m表示兆，也可以用g，注意都要小写 Men：表示物理内存统计 total：表示物理内存总数(total=used+free) use...

比特币原理详解

一、什么是比特币 比特币是一种电子货币，是一种基于密码学的货币，在2008年11月1日由中本聪发表比特币白皮书，文中提出了一种去中心化的电子记账系统，我们平时的电子现金是银行来记账，因为银行的背后是国家信用。去中心化电子记账系统是参与者共同记账。比特币可以防止主权危机、信用风险。其好处不多做赘述，这一层面介绍的文章很多，本文主要从更深层的技术原理角度进行介绍。 二、问题引入 假设现有4个人...

python 简易微信实现（注册登录+数据库存储+聊天+GUI+文件传输）

socket+tkinter详解+简易微信实现 历经多天的努力，查阅了许多大佬的博客后终于实现了一个简易的微信O(∩_∩)O~~ 简易数据库的实现 使用pands+CSV实现数据库框架搭建 import socket import threading from pandas import * import pymysql import csv # 创建DataFrame对象 # 存储用户数据的表（...

程序员接私活怎样防止做完了不给钱？

首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？ 我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发...

网页实现一个简单的音乐播放器（大佬别看。(⊙﹏⊙)）

今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 演示地点演示 html代码如下` music 这个年纪 七月的风 音乐 ` 然后就是css`*{ margin: 0; padding: 0; text-decoration: none; list-...

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。

数据库优化 - SQL优化

以实际SQL入手，带你一步一步走上SQL优化之路！

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

2019年11月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下： 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 cpp 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7 p...

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

将代码部署服务器，每日早上定时获取到天气数据，并发送到邮箱。 也可以说是一个小型人工智障。 知识可以运用在不同地方，不一定非是天气预报。

经典算法（5）杨辉三角

杨辉三角 是经典算法，这篇博客对它的算法思想进行了讲解，并有完整的代码实现。

腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？

昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。 腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？ 在互联网职场论坛，一名程序员发帖求助到。二面腾讯，其中一个算法题：64匹...

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

干货，2019 RESTful最贱实践

刷了几千道算法题，这些我私藏的刷题网站都在这里了！

遥想当年，机缘巧合入了 ACM 的坑，周边巨擘林立，从此过上了"天天被虐似死狗"的生活… 然而我是谁，我可是死狗中的战斗鸡，智力不够那刷题来凑，开始了夜以继日哼哧哼哧刷题的日子，从此"读题与提交齐飞， AC 与 WA 一色 "，我惊喜的发现被题虐既刺激又有快感，那一刻我泪流满面。这么好的事儿作为一个正直的人绝不能自己独享，经过激烈的颅内斗争，我决定把我私藏的十几个 T 的，阿不，十几个刷题网...

JavaScript 为什么能活到现在？

作者 | 司徒正美 责编 |郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） JavaScript能发展到现在的程度已经经历不少的坎坷，早产带来的某些缺陷是永久性的，因此浏览器才有禁用JavaScript的选项。甚至在jQuery时代有人问出这样的问题，jQuery与JavaScript哪个快？在Babel.js出来之前，发明一门全新的语言代码代替JavaScript...

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...

Nginx 原理和架构

Nginx 是一个免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理，以及 IMAP / POP3 代理服务器。Nginx 以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。 Nginx 的整体架构 Nginx 里有一个 master 进程和多个 worker 进程。master 进程并不处理网络请求，主要负责调度工作进程：加载配置、启动工作进程及非停升级。worker 进程负责处...

致 Python 初学者

欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言，从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作，直至今天。回顾自己的学习过程，也曾经遇到过无数的困难，也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏，正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你

Python 编程开发 实用经验和技巧

Python是一门很灵活的语言，也有很多实用的方法，有时候实现一个功能可以用多种方法实现，我这里总结了一些常用的方法和技巧，包括小数保留指定位小数、判断变量的数据类型、类方法@classmethod、制表符中文对齐、遍历字典、datetime.timedelta的使用等，会持续更新......

吐血推荐珍藏的Visual Studio Code插件

作为一名Java工程师，由于工作需要，最近一个月一直在写NodeJS，这种经历可以说是一部辛酸史了。好在有神器Visual Studio Code陪伴，让我的这段经历没有更加困难。眼看这段经历要告一段落了，今天就来给大家分享一下我常用的一些VSC的插件。 VSC的插件安装方法很简单，只需要点击左侧最下方的插件栏选项，然后就可以搜索你想要的插件了。 下面我们进入正题 Material Theme ...

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，...

程序员：我终于知道post和get的区别

是一个老生常谈的话题，然而随着不断的学习，对于以前的认识有很多误区，所以还是需要不断地总结的，学而时习之，不亦说乎

《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily，有一线大厂面试点脑图，欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的，所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的，看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛，双十一比较忙嘛，要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材，还得搞个程序员一天的Vlog，还要写BU...

开源并不是你认为的那些事

点击上方蓝字 关注我们开源之道导读所以 ————想要理清开源是什么？先要厘清开源不是什么，名正言顺是句中国的古代成语，概念本身的理解非常之重要。大部分生物多样性的起源，...

加快推动区块链技术和产业创新发展，2019可信区块链峰会在京召开

11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力，电力解决了人类基本的生活需求，互联网彻底改变了信息传递的方式，区块链作为构造信任的技术有重要的价值。 　　1...

Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植

这篇文章要介绍的是： - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片，鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时，判断当前在哪个方格中，并显示半透明的植物作为提示。

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