java的fft变换 - 腾讯云开发者社区

#FFT变换是针对一组数值进行运算的，这组数的长度N必须是2的整数次幂，例如64, 128, 256等等；数值可以是实数也可以是复数，通常我们的时域信号都是实数，因此下面都以实数为例。...我们可以把这一组实数想像成对某个连续信号按照一定取样周期进行取样而得来，如果对这组N个实数值进行FFT变换，将得到一个有N个复数的数组，我们称此复数数组为频域信号，此复数数组符合如下规律： #其结果数组有以下特点...as plt pi = np.pi time_len = 2.0 #时长 N = 2000 #数据点数,须为偶数，FFT的要求 fs = N/ time_len #[Hz] 取样频率 f = np.arange...np.sin(2*pi*20*t)+8*np.sin(2*pi*40*t) +14.14*np.sin(2*pi*100*t) +14.14*np.cos(2*pi*100*t)+ 16 yf = np.fft.fft...频域信号") #plt.suptitle("FFT 示例") plt.tight_layout() plt.show()

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基于python的快速傅里叶变换FFT（

基于python的快速傅里叶变换FFT（二）本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换。...知识点 FFT变换，其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。...而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。...因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。 ...假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=sqrt（a*a+b*b）（某点处的幅度值An = A*(N/2)）代码实现包的安装步骤见上一篇博客。

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Python实现快速傅里叶变换（FFT）

这里做一下记录，关于FFT就不做介绍了，直接贴上代码，有详细注释的了： import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft import matplotlib.pyplot...as plt import seaborn #采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400赫兹（即一秒内有...1400个采样点，一样意思的） x=np.linspace(0,1,1400) #设置需要采样的信号，频率分量有180，390和600 y=7*np.sin(2*np.pi*180*x)...+ 2.8*np.sin(2*np.pi*390*x)+5.1*np.sin(2*np.pi*600*x) yy=fft(y) #快速傅里叶变换 yreal =...(y) # 未归一化 Y = np.fft.fft(y)/n # fft computing and normalization 归一化 Y1 = Y[range(int

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快速傅里叶变换（FFT）算法【详解】

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。...FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）的快速算法，使算法复杂度由原本的O(N^2) 变为 O(NlogN)，离散傅里叶变换DFT，如同更为人熟悉的连续傅里叶变换...计算离散傅里叶变换简单起见，我们只关心正变换，因为逆变换也只是以很相似的方式就能做到。...那么FFT是怎么提速完事的呢？答案就在于他利用了对称性。离散傅里叶变换中的对称性算法设计者所掌握的最重要手段之一，就是利用问题的对称性。...但我们不是到这步就停下来，只要我们的小傅里叶变换是偶倍数，就可以再作分治，直到分解出来的子问题小到无法通过分治提高效率，接近极限时，这个递归是 O(n logn) 级的。

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快速傅里叶变换(FFT)详解

本文只讨论FFT在信息学奥赛中的应用文中内容均为个人理解，如有错误请指出，不胜感激前言先解释几个比较容易混淆的缩写吧 DFT：离散傅里叶变换—> 计算多项式乘法 FFT：快速傅里叶变换—> 计算多项式乘法...FNTT/NTT：快速傅里叶变换的优化版—>优化常数及误差 FWT：快速沃尔什变换—>利用类似FFT的东西解决一类卷积问题 MTT：毛爷爷的FFT—>非常nb 多项式系数表示法设A(x)表示一个n...因此它的时间复杂度为快速傅里叶逆变换不要以为FFT到这里就结束了。我们上面的讨论是基于点值表示法的。但是在平常的学习和研究中很少用点值表示法来表示一个多项式。...所以我们要考虑如何把点值表示法转换为系数表示法，这个过程叫做傅里叶逆变换的傅里叶变换（即点值表示）设有另一个向量 )满足即多项式在处的点值表示 emmmm又到推公式时间啦...emmmm 其实FFT的实现思路大概就是系数表示法—>点值表示法—>系数表示法引用一下远航之曲大佬的图 ?

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快速傅里叶变换FFT& 数论变换NTT

相关知识屏幕快照 2020-06-02 下午3.57.42.png 快速傅里叶变换FFT 屏幕快照 2020-06-02 下午3.58.24.png 屏幕快照 2020-06-02 下午3.59.21....png 屏幕快照 2020-06-02 下午3.59.43.png 递归的FFT（c++代码） typedef complex CD; const double pi = acos(-...，如何实现迭代的写法？...用reverse(i)表示i的二进制翻转后的数。就相当于二进制从高位到低位的+1，是从左往右遇到第一个0，就改为1，左边的1改为0。...} } 离散傅里叶逆变换（IDFT）屏幕快照 2020-06-02 下午4.01.04.png FFT解决高精度乘法，c++代码 51 Nod 1028 大数乘法 V2 注意FFT因为用了cos和sin

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快速傅里叶变换（FFT）算法【详解】

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。...FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform）的快速算法，使算法复杂度由原本的O(N^2) 变为 O(NlogN)，离散傅里叶变换DFT，如同更为人熟悉的连续傅里叶变换...计算离散傅里叶变换简单起见，我们只关心正变换，因为逆变换也只是以很相似的方式就能做到。看一下上面的DFT表达式，它只是一个直观的线性运算：向量x的矩阵乘法， ? 矩阵M可以表示为 ?...那么FFT是怎么提速完事的呢？答案就在于他利用了对称性。离散傅里叶变换中的对称性算法设计者所掌握的最重要手段之一，就是利用问题的对称性。...但我们不是到这步就停下来，只要我们的小傅里叶变换是偶倍数，就可以再作分治，直到分解出来的子问题小到无法通过分治提高效率，接近极限时，这个递归是 O(n logn) 级的。

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转：fft算法（快速傅里叶变换算法）

FFT (Fast Fourier Transform) 是一种快速傅里叶变换算法。它是用来将一个信号从时域转换到频域的算法。...这个算法通过分治策略，将一个长度为 N 的复数序列分解成 N/2 个长度为 2 的复数序列，然后对这些小的序列分别进行 FFT 计算。...最简单的 FFT 算法是暴力算法，它的时间复杂度是 O(N^2)，对于较长的序列来说运算时间非常长。...在信号处理和数学建模中，FFT 是一个非常重要的工具。...FFT 算法有很多种实现方式，其中常用的有:基于递归的 Cooley-Tukey 算法基于迭代的 radix-2 算法基于迭代的 Bluestein 算法　　这些算法都有各自的优缺点，根据实际应用场景来选择使用

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干货 | 使用FFT变换自动去除图像中严重的网纹

在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...(Data, Data, Width, Height, false, 0, 0); // FFT变换 IM_FFTShift(Data, Data, Width...// FFT变换的结果乘以用于消除与纹理对应的频率的滤波器 { unsigned char *LinePS = Mask...(Data, Data, Width, Height, true, 0, 0); // FFT逆变换 for (int Y = 0; Y FFT频谱图，这种显示基本上都是对直接进行FFT变换后的浮点数据进行对数变换后，在线性映射到0到255范围内的，有进行了log操作，数据压缩了很多，导致频谱图的对比度不是很强，也不利于我们分隔出那些亮点

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C# 实现 FFT 正反变换和频域滤波

FFT正反变换算法和频域滤波算法，另外由于一般如果是对实数进行FFT的话，要将FFT得到的复数数组转为实数数组，下面类中的Cmp2Mdl方法的作用就是这个。...这个FFT算法是基-2FFT算法，因此，如入的序列必须是2的n次方个点长。...=正变换，true=反变换 /// 傅立叶变换或反变换后的序列 public static Complex[] FFT(double[] input...或IFFT后的序列 return output = FFT(output, invert); } /// /// 傅立叶变换或反变换，递归实现多级蝶形运算 /...false=正变换，true=反变换 /// 傅立叶变换或反变换后的序列 private static Complex[] FFT(Complex

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【STM32F407的DSP教程】第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理（FFT）

第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理（FFT）在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。...因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT被发现，离散是傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。...25.2 FFT的由来离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是数字信号处理最重要的基石之一，也是对信号进行分析处理时，最常用的工具之一。...所以在军事上，迫切需要一种快速的傅立叶变换算法，这也促进了FFT的正式提出。 FFT充分利用了DFT运算中的对称性和周期性，从而将DFT运算量从N2减少到。当N比较小时，FFT优势并不明显。...之后，桑德（G.Sand）-图基等快速算法相继出现，几经改进，很快形成了一套高效运算方法，这就是现在的快速傅立叶变换（FFT）。

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【算法随记五】使用FFT变换自动去除图像中严重的网纹。

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【STM32H7的DSP教程】第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理（FFT）

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SSE图像算法优化系列十一：使用FFT变换实现图像卷积。

关于FFT变换，有很多参考的代码，特别是对于长度为2的整数次幂的序列，实现起来也是非常简易的，而对于非2次幂的序列，就稍微有点麻烦了，matlab中是可以实现任意长度FFT的，FFTW也是可以的，而Opencv...对于2维的FFT变换，我没有去扣CV的代码，而是直接先每行进行一维的FFT1D，然后对结果在进行列方向的FFT1D，由于FFT1D算法需要处理的序列必须是连续的内存，因此，需要对中间的结果进行转置，处理完后在转置回来...正向变换得到B，接着对A和B进行点乘得到C，最后对C进行逆向的FFT变换得到D，最后取D的中间部分有效数据就是卷积的结果。　　...也就是说合理的过程是进行两次扩展，在进行FFT变换前的最终数据维度为 (N + X - 1 + X - 1) * (M + Y - 1 + Y - 1)，在进行逆变换得到的结果中从第(X - 1, Y...还有，在每个块的底部，有X - 1 + X -1个行是要填充为0的，因此这些的行的一维FFT变换是没有必要的，可以优化掉。

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OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测

什么是快速傅立叶变换(FFT)图2:在本教程中，我们将使用OpenCV和NumPy的组合在图像和视流中进行基于快速傅立叶变换(FFT)的模糊检测。...快速傅里叶变换是计算离散傅里叶变换的一种方便的数学算法。它用于将信号从一个域转换为另一个域。 FFT在许多学科中都很有用，包括音乐、数学、科学和工程。...使用OpenCV实现我们的FFT模糊检测器现在我们准备用OpenCV实现我们的快速傅里叶变换模糊检测器。...接下来，我们将使用NumPy的快速傅里叶变换(FFT)算法实现来计算离散傅里叶变换(DFT): # compute the FFT to find the frequency transform,...本教程使用OpenCV和NumPy在图像和视流中执行快速傅里叶变换(FFT)模糊检测。利用OpenCV和FFT检测视频中的模糊到目前为止，我们已经对图像应用了快速傅里叶变换模糊检测器。

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【STM32F429的DSP教程】第25章 DSP变换运算-快速傅里叶变换原理（FFT）

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【STM32F407的DSP教程】第26章 FFT变换结果的物理意义

mod=viewthread&tid=94547 第26章 FFT变换结果的物理意义 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。...有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。...本章节的主要内容是讲解FFT变换结果的物理意义。特别声明：部分知识整理自网络。...26.1 初学者重要提示 26.2 FFT变换结果的物理意义 26.3 FFT变换的频谱泄露问题 26.4 总结 26.1 初学者重要提示本章为大家介绍FFT结果的物理意义，如果之前没有了解过，有必要了解下...具体的频率细分法大家可参考相关文献。 26.3 FFT变换的频谱泄露问题为了说明频谱泄露的问题，这里我们具一个求解方波FFT变换的例子。

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QT5 使用QCustomplot绘制频谱瀑布图并封快速傅里叶变换fft类

f +2; for(int i=0;i<xlength;i++) { data << 50+50*sin(2*3.14159*f*i/128); } fft.fft_data.clear...(); fft.fft_calculate(data); F_show(fft.fft_data); Bars_show(fft.fft_data); T_Show(data...); } 这个函数里边的内容我略微介绍下，首先产生要刷新的data数据，数据类型QVector，长度xlength。...我的应用是要计算fft所以我封装了FFT类计算频谱，不需要的直接将data传递给 F_show(); Bars_show();T_Show()这兄弟三个就可以，忽略fft_calculate()函数。...OK，以上就是完成开头动图展示的有需要的代码片段，需要完整工程的留邮箱，有CSDN积分的支持下：点击这里下载demo ,没有积分的话github自行下载吧：Github链接版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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FFT结果的物理意义

[附录：本测试数据使用的matlab程序] close all; %先关闭所有图片 Adc=2; %直流分量幅度 A1=3; %频率F1信号的幅度 A2=1.5; %频率F2信号的幅度 F1=50...*cos(2*pi*F1*t+pi*P1/180)+A2*cos(2*pi*F2*t+pi*P2/180); %显示原始信号 plot(S); title('原始信号'); figure; Y = fft...(S,N); %做FFT变换 Ayy = (abs(Y)); %取模 plot(Ayy(1:N)); %显示原始的FFT模值结果 title('FFT 模值'); figure; Ayy=Ayy/(N.../2); %换算成实际的幅度 Ayy(1)=Ayy(1)/2; F=([1:N]-1)*Fs/N; %换算成实际的频率值 plot(F(1:N/2),Ayy(1:N/2)); %显示换算后的FFT

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xilinx FFT IP的介绍与仿真

1 xilinx FFT IP介绍 Xilinx快速傅立叶变换（FFT IP）内核实现了Cooley-Tukey FFT算法，这是一种计算有效的方法，用于计算离散傅立叶变换（DFT）。...NFFT(变换的点大小)：NFFT可以是最大变换的大小或任何较小的点大小。例如，1024点FFT可以计算点大小1024、512、256等。NFFT的值为log2（点大小）。...FWD_INV:指示是执行前向FFT变换还是逆向FFT变换(IFFT)。当FWD_INV = 1时，将计算前向变换。如果FWD_INV = 0，则计算逆变换。...举例：内核具有可配置的转换大小，最大大小为128点，具有循环前缀插入和3个FFT通道。内核需要配置为执行8点变换，并在通道0和1上执行逆变换，并在通道2上执行前向变换。需要4点循环前缀。...3 xilinx FFT IP的仿真测试 FFT的长度选择8点，x输入序列为x=[1,2,3,4,5,6,7,8]; Matlab验证： clear all close all clc x = [

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FFT(快速傅里叶变换）示例

基于python的快速傅里叶变换FFT（

Python实现快速傅里叶变换（FFT）

快速傅里叶变换（FFT）算法【详解】

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