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

搞学习 知乎：www.zhihu.com 简答题：http://www.jiandati.com/ 网易公开课：https://open.163.com/ted/ 网易云课堂：https://study.163.com/ 中国大学MOOC：www.icourse163.org 网易云课堂：study.163.com 哔哩哔哩弹幕网：www.bilibili.com 我要自学网：www.51zxw

爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载

爬虫福利一：27报网MM批量下载    点击 看了本文，相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣，激励自己去学习爬虫，在这里提前祝：大家学有所成！ 目标网站：妹子图网 环境：Python3.x 相关第三方模块：requests、beautifulsoup4 Re：各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径，使用 python xxx.py 或IDE运行即可。

字节跳动视频编解码面经

引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习（图形图像岗位），然后hr打电话过来问了一下会不会opengl，c++，shador，当时只会一点c++，其他两个都不会，也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批，因为内推没有具体的岗位，hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗，我说实习投过这个岗位不合适，不会opengl和shador，然后hr就说秋招更看重基础。我当时

开源一个功能完整的SpringBoot项目框架

福利来了，给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目，看了很多开源的框架，大多是一些demo或者是一个未成形的项目，基本功能都不完整，尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架，里面通用模块有：用户模块，权限模块，菜单模块，功能模块也齐全了，每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来，供大家使用和学习。 为什么用框架？ 框架可以学习整体

源码阅读(19)：Java中主要的Map结构——HashMap容器（下1）

（接上文《源码阅读(18)：Java中主要的Map结构——HashMap容器（中）》） 3.4.4、HashMap添加K-V键值对（红黑树方式） 上文我们介绍了在HashMap中table数组的某个索引位上，基于单向链表添加新的K-V键值对对象（HashMap.Node&lt;K, V&gt;类的实例），但是我们同时知道在某些的场景下，HashMap中table数据的某个索引位上，数据是按照红黑树

c++制作的植物大战僵尸，开源，一代二代结合游戏

    此游戏全部由本人自己制作完成。游戏大部分的素材来源于原版游戏素材，少部分搜集于网络，以及自己制作。 此游戏为同人游戏而且仅供学习交流使用，任何人未经授权，不得对本游戏进行更改、盗用等，否则后果自负。 目前有六种僵尸和六种植物，植物和僵尸的动画都是本人做的。qq：2117610943 开源代码下载 提取码：3vzm 点击下载--&gt; 11月28日 新增四种植物 统一植物画风，全部修

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

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

Python——画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）

最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成喔~） one 樱花树 动态生成樱花 效果图（这个是动态的）： 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch

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 顺便拉下票，我在参加csdn博客之星竞选，欢迎投票支持，每个QQ或者微信每天都可以投5票，扫二维码即可，http://m234140.nofollow.ax.

Python 基础（一）：入门必备知识

目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字，用于给变量、函数、语句块等命名，Python 中标识符由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义，单下划线开头的标识符，如：_xxx ，表示不能直接访问的类属性，需通过类提供

深度学习图像算法在内容安全领域的应用

互联网给人们生活带来便利的同时也隐含了大量不良信息，防范互联网平台有害内容传播引起了多方面的高度关注。本次演讲从技术层面分享网易易盾在内容安全领域的算法实践经验，包括深度学习图

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。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt

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。 1. for - else 什么？不是 if 和 else 才

数据库优化 - SQL优化

前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断： 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长

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 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐厅的约会 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？”我楞了一下，心里想女朋友今天是怎么了，怎么突然问出这么专业的问题，但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊，想了一下便说：“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧！” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员，岁数大了，加班加不动了，升迁也无望，于是拿着手里

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。

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面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：… 把门关上。 我：… 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接

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致 Python 初学者

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《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

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