FFTW++

目标 在这一节中，我们将学习 使用OpenCV查找图像的傅立叶变换 利用Numpy中的FFT功能 傅立叶变换的一些应用 我们将学到以下函数：cv2.dft()，cv2.idft()等 理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，可以使用2D离散傅里叶变换（DFT）来查找频域。被称为快速傅立叶变换（FFT）的快速算法被用于DFT的计算。有关这些的细节可以在任何图像处理或信号处理的教科书中

我有一个8000 Hz采样率的单通道波。 我需要实时分析5赫兹到300赫兹之间的频率，重点是10到60赫兹的信号。 我最初的想法是将8000 Hz的样本放入缓冲区，收集大约32000个样本。然后，在其上运行32000窗口大小的傅立叶变换。 这里的理由是，对于低频信号，您需要更大的窗口大小（对吗？） 然而，如果我试图实时显示这个信号，那么AudioAnalyzerNode似乎不是一个好的选择。我知道

目标 在本节中，我们将学习 使用OpenCV查找图像的傅立叶变换 利用Numpy中可用的FFT函数 傅立叶变换的某些应用程序 我们将看到以下函数：cv.dft()，cv.idft()等 理论 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像，使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些的详细信息可以在任何图像处理或信号处理教科书中找

本文向大家介绍Opencv实现傅里叶变换，包括了Opencv实现傅里叶变换的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 傅里叶变换将图像分解成其正弦和余弦分量，它将图像由空域转换为时域。任何函数都可以近似的表示为无数正弦和余弦函数的和，傅里叶变换就是实现这一步的，数学上一个二维图像的傅里叶变换为：   公式中，f是图像在空域的值，F是频域的值。转换的结果是复数，但是不可能通过一个真实图像和一个复杂的图

我不太精通Java，所以请保持简单。不过，我会尽力理解你发布的所有内容。这是我的问题。 我已经编写了代码来记录来自外部麦克风的音频并将其存储在. wave中。存储此文件与存档目的相关。我需要做的是对存储的音频进行FFT。 我的方法是将wav文件作为字节数组加载并对其进行转换，问题是1。我需要摆脱一个标题，但我应该能够做到这一点和2。我得到了一个字节数组，但是我在网上找到的大多数（如果不是全部）FF

GitHub：https://github.com/programmerb/fourier-transform-terminal-/blob/master/classes/cooley-tukey.h 我已经尝试将参数更改为引用，并将私有成员添加到cooley-tukey类中，但我得到了同样的错误。 库利-图基类： 部分错误： FFT-递归函数（误差来源）：

问题内容： 我有此表达式返回一个： 我希望能够在此if语句中使用数字： 问题是控制台给了我这个 问题是无法与进行比较。我想投到一个。我努力了： 这些都导致 如何转换值或在if语句中使用它？ 问题答案： 做两件事，一是消除当前方法的负面结果，二是应根据结果正确创建一个Int。

FFTW 是一个C语言的快速傅立叶变换库。它包括复杂的，真实，对称的，多层面的，和并行转换，并且可以处理任意大小的efficiently.It阵列通常比其他免费提供的FFT实现更快，更与供应商的调整库（基准可在网页查阅）竞争。为了实现这一性能，它使用新的代码生成和运行时的自我优化技术（以及许多其他的技巧）。