FFT

/* * fft.c * * Version 2.6 by Steve Sampson, Public Domain, November 1988 * * This program produces a Frequency Domain display from the Time Domain * data input

傅里叶变换实现频域和时域之间的转换 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1636833728798493906&wfr=spider&for=pc fft是一种O(nlogn)实现傅里叶变换的算法 https://blog.csdn.net/Flag_z/article/details/99163939

         假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。要精确到xHz，则需要采样长度为1/x秒

还是得靠理解啊 背景 FFT靠背板的选手被合数循环FFT题卡掉了。 前言 FFT的核心思想是DFT和IDFT. 换言之就是快速求出点值表示。 前置 单位根： w w w:n次方后变成1（乘法单位元）。 要是有 w n 2 = − 1 w^\frac{n}{2}=-1 w2n​=−1更为舒适( 2 n F F T 2^nFFT 2nFFT时使用) 实现 我们拿一个数组存储当前的对应的点值（废话）。

看到的跟大家分享一下。。。。 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。      虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、

如何使用MATLAB中的FFT2对图像进行二维的FFT处理详细教程 http://www.codesoso.com/code/How-to-use-FFT2.aspx

FFT即Fast Fourier Transform，中文翻译：快速傅立叶算法。下面是网上找到的算法实现。留以备用。 /****************************************************************************** * Compilation: javac FFT.java * Execution: java FFT n * Depen

如果输出都是NaN 一定是输入有NaN。 频率计算 f = N·Fs·(i-1) 其中： N为采样点数，Fs为采样频率，i为第i个点（从1开始计数）。

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

问题内容： 因为我不想自己做，所以我正在寻找Java的良好FFT实现。首先，我在这里使用了FFT Princeton的 这个，但是它使用了对象，而我的探查器告诉我，由于这个事实，它的速度并不是很快。所以我再次搜索了一下，发现了一个：更快的FFT Columbia 。也许你们中的一个知道另一种FFT实现？我想拥有“最好的”应用程序，因为我的应用程序必须处理大量的声音数据，并且用户不喜欢等待… ;-)

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）：

从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下 推荐阅读：The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing，By Steven W. Smith, Ph.D。此书地址：http://www.dspguide.com/pdfbook.htm。 前期回顾，在上一篇里，我们讲了傅立叶变换的由来、和实数形式离散傅立叶变换（Real DFT）