fft

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    我有一個水面高程文件,我想知道特徵週期和幅度。 所以我想用python做一個傅立葉分析,但我沒有到達。 我的文件是這樣的: 山口0:時間, 西2:海拔 我做了下面的代碼: df=pd.read_csv(file,sep=';',header=None) df.columns=['Time','Nothing','HS','Other1','Other2'] N=len(df) T=df.lo

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    如何將圖像(例如Lena)分解爲幅度圖像和相位圖像,並使用Matlab再次從這兩個圖像重建它? 這裏是我用Matlab編寫的代碼,但我不知道爲什麼重建圖像太暗或太亮!

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    FFT工作正常,但是當我想採用IFFT時,我總是從其結果中看到相同的圖形。無論原始信號如何,結果都很複雜,圖形總是相同的。 在實部圖表 是與虛部段=幀大小 一個-sin它與同期 在哪裏可以是一個問題一個-cos? 原始信號: IFFT真正的價值(在照片是唯一的幀的一半): FFT算法,我使用。 double** FFT(double** f, int s, bool inverse) {

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    我想在點列表上使用FFT濾波器(每個點都有x和y座標),我應該得到一個list<Complex>。 (含12點列表)以下測試代碼時,我得到這個錯誤 System.ArgumentException : The given array is too small. It must be at least 14 long. at MathNet.Numerics.IntegralTransforms.F

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    我對加速度計數據的FFT圖有一些疑惑。 我用的是MMA8451加速度計具有800Hz的ODR,但如果我繪製 FFT用Matlab(我使用本教程FFT Matlab)我獲得比我預期的兩倍的頻率激增。 在Matlab腳本中,設置的正確採樣率(Fs參數)是多少? 它等於ODR(800Hz)o對應於奈奎斯特ODR/2(400Hz)的信號帶寬? 非常感謝!

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    我被告知將平均池化應用於矩陣M等同於丟棄M的傅立葉表示的高頻分量。平均池化意味着2通過可視化作爲此圖像中2平均池: 我想驗證這一點,看看這個使用numpy的是如何工作的。所以我寫了一個天真的實現平均池及複製的功能,整齊地從here顯示矩陣: def prettyPrintMatrix(m): s = [['{:.3f}'.format(e) for e in row] for row i

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    我想從.wav文件中分離出低頻,中頻和高頻。因爲我已經使用FFT將數據從時域轉換到頻域。 閱讀文件和應用與n音訊的幫助下快速傅立葉變換的代碼是這樣 OpenFileDialog file = new OpenFileDialog(); file.ShowDialog(); WaveFileReader reader = new WaveFileReader(file.Fil

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    我想用highcharts在網頁上顯示脈搏波形圖。 以優良的數據圖表是好的,我可以通過波的峯值如下 image 計算脈衝但是一旦出現了一些不盡如人意的地方來計算峯值脈衝不能工作(97是一個錯誤的NUM ) image with bad points 所以我決定做傅里葉變換。 有沒有圖書館可以做DFT?或者我必須自己寫。 請告訴我圖書館名稱或方式來解決這個問題,你如何得到這個想法。 非常感謝!

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    我試圖做一個簡單的fft並比較MATLAB和CUDA之間的結果。 MATLAB: 矢量9號1-9 I = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; ,並使用此代碼: fft(I) 給出了結果: 45.0000 + 0.0000i -4.5000 +12.3636i -4.5000 + 5.3629i -4.5000 + 2.5981i -4.5000

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    我正在嘗試修復一個我發現的程序,因此它需要的值與它作爲自身測試的值不同。程序應該能夠獲取一系列值,這些值將數學函數表示爲信號,輸出應該是對該信號的快速傅立葉變換。以下是我已經有固定的代碼: #include <complex> #include <iostream> #include <valarray> #define fnc(x) (x) const double PI = 3.1