fft

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我有關於用戶的手指發紅的數據，當前相當嘈雜，所以我想通過FFT運行它以減少噪音。 this image左側的數據與我目前的數據相似。我已經熟悉了有關vDSP的Apple文檔，但似乎沒有關於如何使用Apple的vDSP和Accelerate框架實現快速傅立葉變換的清晰或簡明的指南。我怎樣才能做到這一點？我已經提到了this question，這是一個類似的話題，但是顯着過時並且不涉及vDSP。

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基於DFT的OpenCV的卷積偏移

我試圖實現在基於this OpenCV example從文檔光譜圖像濾波和複製爲方便起見，這裏： void convolveDFT(InputArray A, InputArray B, OutputArray C) { C.create(abs(A.rows - B.rows)+1, abs(A.cols - B.cols)+1, A.type()); Size dftSi

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如何下采樣傅立葉複數值？

聲明：我不是信號處理專家。我正在寫一個函數，它需要一維數組並對其執行快速傅立葉變換。以下是它的工作方式：如果陣列的大小不是2的冪，則在末尾填充0以使其大小變爲2的冪。在填充陣列上執行FFT並將結果存儲在數組x中。降採樣複雜陣列x以匹配原始非填充陣列的長度。返回x。我遇到了問題第3步。如果我省略步驟3並對函數調用的結果執行反向FFT，則會得到初始填充數組，這意味着該功能可以成功執行步驟1

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如何向量化傅里葉級數部分和在numpy的

給定一個功能的具有周期T和t的等距間隔的傅立葉級數的係數（分別爲餘弦和正弦）a[n]和b[n]下面的代碼將評估所有點的部分和在區間t（a,b,t都是numpy陣列）。有人澄清，len（t）<> len（a）。 yn=ones(len(t))*a[0] for n in range(1,len(a)): yn=yn+(a[n]*cos(2*pi*n*t/T)-b[n]*sin(2*pi*

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PhantomJS分析MP3文件的FFT數據，並將其保存

我學習/ Web Audio API使用打，這是真棒。我有一些代碼，它分析音頻流的FFT並實時進行一些計算。它運行在瀏覽器中。但現在我需要做同樣的事情，但處理整個的AudioFile和獲取數據的陣列，而不是打它，並實時分析和最好的情況下做到這一點在Phantomjs。如果它是不可能的，瀏覽器就可以了..也示例代碼： var audioElement = document.getElement

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Pyfftw比matlab fft

我試圖比較Pyfftw（在Python 3.6中）與matlab r2017a fft。 import time import numpy import pyfftw import multiprocessing nthread = multiprocessing.cpu_count() print(nthread) n=2**20 a = pyfftw.empty_aligne

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1D快速傅立葉變換

以下是什麼算法？我從下面的源代碼明白的是： dir是FFT的方向：向前= 1，逆= -1。 x是實部 y是虛部什麼是m在這裏？如果x = {1，1，1，1，0，0，0，0}，並且，y = {0,0,0,0,0,0,0,0,0}， m的價值是多少？ //Inplace 1D FFT public static void FFT1D(int dir, int m, ref doub

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在特定頻率下獲得功率，SDR和FFT

我試圖通過RTL-SDR獲得特定頻率的功率。我正在修改我在網上找到的FFT示例。這裏縮寫代碼（刪除多餘的東西）： import matplotlib.mlab as mlab import rtlsdr NFFT=1024 dwell = 0.016 sample_rate = 2.4e6 offset = 200e3 freq = 100e6 sdr = rtlsdr.Rtl

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FFT頻譜顯示不正確

我正在嘗試使用FFTW3和SFML顯示音頻頻譜。我按照找到的方向here，並查看了許多有關FFT和頻譜和FFTW的參考資料，但不知何故，我的酒吧幾乎都像下面那樣對齊左邊。我遇到的另一個問題是我無法找到有關FFT輸出的規模的信息。目前我將它除以64，但它仍然會超出這個範圍。此外，我還沒有找到關於FFTW的輸出爲什麼必須與輸入尺寸相同的信息。所以我的問題是：爲什麼我的光譜的大部分與左下方的圖像不一致

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如何控制FFTW頻率倉和分辨率

我正在編寫一個代碼來計算使用FFTW的簡單實數據轉換。我想將FFTW的頻譜與相同數據的FT進行比較。我的DFT數據長度是5000.但是，即使我使用更大的FFTW尺寸（例如N=450000），我也沒有獲得所需的頻率分辨率。換句話說，輸出頻譜中的每個頻點之間有很大的差距。這使我的1 /（DeltaT的* N）= 1,154,700.5 是否有任何辦法可以產生更小的頻率，而不大量增加FFT大小（N），