continuous-fourier

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這可能是一個非常天真的問題，但在這裏。我想計算函數f（x）的傅里葉變換。所以我定義了一個numpy數組X並通過向量化函數f。現在，如果我計算這個數組f（X）的FFT，它就不會像f（x）的傅立葉變換一樣，如果我在一張紙上做的話。例如，如果我計算高斯FFT，我應該得到一個高斯或一個其實部非常接近高斯的陣列。這裏是代碼。請讓我知道我必須改變以獲得通常的傅立葉變換。 import matplotlib

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傅立葉變換只處理週期信號嗎？

非週期性信號可以通過DFT處理。 DFT可以處理週期性信號和非週期性信號？

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爲什麼我們需要頻域全通濾波器

這裏主要是我們做的，首先我們將信號從時域變換到頻域，然後我們將使用不同的濾波器在頻域上進行操作，比如帶通濾波器，低通過濾器，全通過濾器。我不明白的是，全通濾波器主要是用於相移和幅度增益/損耗，我認爲對於相移和幅度運算，我們也可以在時域做這些，那麼爲什麼我們需要在頻域做？

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如何在MatLab上繪製我的txt文件數據的傅里葉譜？

我在每秒採集的txt文件中有一個基於地面的磁數據，我想繪製它的傅里葉譜。我注意到MatLab上的頻譜圖公式需要這個參數（window，noverlap，nfft，Fs），我不知道。而且我還發現，我應該先情節的頻譜之前做FFT我的數據，但我的數據是不是離散和FFT的離散數據，任何人都知道我能做到這一點？

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使用Python/Sympy進行連續傅立葉變換（解析解決方案）

我最近用Python替換了Matlab，因爲我真的很興奮; Sympy很興奮。但現在我有以下問題：我需要一種方法來可靠地計算連續傅立葉與Python變換。 Sympy與解決方案，包括迪拉克（Δ-功能）爲三角函數，函數等例如，如果我嘗試 fourier_transform(cos(x),x,v) 輸出爲0，它應該是基於問題，因爲它們例如發生狄拉克三角函數有誰知道，如果Sympy的這一部分

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在Matlab上使用FFT計算和繪製信號的頻譜

我在Matlab中使用FFT計算我的信號的頻譜時缺少一些東西。我的代碼：你會這麼好心來告訴我，我搞砸了？我試圖檢查是否algorythm工程，並使用相同的信號的這兩個取樣（相同的採樣頻率;在兩個不同的時間範圍0-10和0-100）： fs=1000; time10 = [0:1/fs:10]; time100 = [0:1/fs:100]; data10 = sin(2*pi*0

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sympy爲什麼不簡化導數的傅里葉變換？

我們知道，傅立葉變換衍生物是其中k是傅里葉變量。 Explanation here 我的問題是，爲什麼sympy不使用這種知識？例如： from sympy import Function, symbols, fourier_transform, Derivative f = Function('f') x, k= symbols('x, k') G = fourier_transfo

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在Sympy中傅立葉變換trig函數返回意外結果

我認爲Sympy在計算trig函數的Fourier transform時出錯。例如： from sympy import fourier_transform, sin from sympy.abc import x, k print fourier_transform(sin(x), x, k) 預期的應答via Mathematica是但Sympy返回0。有時，功能效果非常好，因爲fo