fft

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我正在使用Ooura FFT計算1024個採樣窗口中的加速度計數據的FFT。代碼工作正常，但出於某種原因，它會產生非常奇怪的輸出，即連續頻譜的幅度爲10^200。下面是代碼： OouraFFT *myFFT=[[OouraFFT alloc] initForSignalsOfLength:1024 NumWindows:10]; // had to allocate it UIAccele

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FFT理解

能有人給FFT圖像的變換的FFT如何改變形象，這是再^ 2 +林^ 2圖像可以分析一個很好的解釋？我只是想了解一些東西，當看圖像和它的頻率。

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如何比較市場數據饋送源的質量和延遲改進？

我正處於實施工具的第一階段，以比較2個市場數據源，以便向我的老闆證明新開發源的質量（意思是沒有迴歸，沒有錯過更新或錯誤），並且證明延遲改善。所以工具，我需要必須能夠檢查更新差異以及告知其來源是最好的（在延遲期限）。具體而言，參考來源可能是路透社，而另一個是我們內部開發的飼料處理程序。人們警告我說，更新可能不會按照路由器實施可能與我們完全不同的順序進行。因此，基於更新可能以相同順序到達的事實的簡

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使用FFT對喇叭進行音高檢測

如何使用FFT獲取頻率？什麼是正確的程序和代碼？

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什麼是使用Octave來近似數據週期的最快方法？

我有一組數據是週期性的（但不是正弦曲線）。我在一個矢量中有一組時間值，而在第二個矢量中有一組幅度。我想快速估計函數的週期。有什麼建議麼？具體來說，這是我現在的代碼。我想用向量t近似向量x（：，2）的週期。最終，我想要做很多初始條件，並計算每個週期並繪製結果。 function xdot = f (x,t) xdot(1) =x(2); xdot(2) =-sin(x(1)

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FFT與DFT有什麼不同，以及如何在C++中實現它們？

經過一番研究，我創建了一個小應用程序，可以根據某些輸入計算DFT（離散傅立葉變換）。它運行得很好，但速度很慢。我讀到FFT（快速傅立葉變換）允許更快的計算，但它們有什麼不同？更重要的是，我將如何着手在C++中實現它們？

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爲什麼傅立葉變換可以用於圖像識別，同時對噪音敏感？

我們知道傅立葉變換對噪聲敏感（如鹽和辣椒），它如何仍然可以用於圖像識別？這裏有FT專家嗎？

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AS3 computeSpectrum fft true

我只是想了解從computeSpectrum(bytes,true,0)發回的數值是什麼意思。對於從字節數組中讀取的每個浮點數，我都有從0到1的值，但是每個值都表示Hz的範圍。

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在數據流中檢測週期性重複

比方說，我有爲零的數組： a = numpy.zeros(1000) 然後我介紹了一些重複的「事件」： a[range(0, 1000, 30)] = 1 問題是，如何我在那裏檢測到'信號'嗎？因爲它是遠離理想的信號，如果我做了「常規」 FFT我不明白的地方我的「真」的信號清楚地表明： f = abs(numpy.fft.rfft(a)) 是否有檢測這些重複使用的方法一定程度的確定性？特別是，如果

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發送音頻數據到javascript

我想知道是否有任何方法將麥克風的音頻信號轉換爲javascript（與flash，processing.js等接口）。我見過從flash接收數據（字符串）的示例（http://www.permadi.com/tutorial/flashjscommand/），但我很好奇，是否可以使用類似flash的麥克風進行錄製，並將fft信息轉換爲javascript。謝謝。