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	傅立葉變換
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
                                
          
                  

                                
          
                    
          圖像處理中的數(shù)學原理詳解（Part8）——傅立葉變換的來龍去脈
          
                                                            
            
                    	
          • 　　千呼萬喚始出來，我們前面已經(jīng)做了很多很多的準備，終于可以揭開傅立葉變換的面紗了。當然，在閱讀這篇文章之前，請務必保證你已經(jīng)掌握了傅立葉級數(shù)的所有內容，可以參看　　圖像處理中的數(shù)學原理詳解(Part4) ——傅立葉級數(shù)的概念1　　http://cafeforensic.com/article/201703/344947.htm　　圖像處理中的數(shù)學原理詳解(Part5) ——傅立葉級數(shù)的概念2　　http://cafeforensic.com/article/201703/344948.h
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          • 關鍵字：
                        傅立葉變換  圖像處理                          
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          傅立葉變換、拉普拉斯變換、Z變換最全攻略
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　傅立葉變換、拉普拉斯變換、Z變換的聯(lián)系?他們的本質和區(qū)別是什么?為什么要進行這些變換。研究的都是什么?從幾方面討論下。
　　這三種變換都非常重要!任何理工學科都不可避免需要這些變換。
　　傅立葉變換，拉普拉斯變換，Z變換的意義
　　【傅里葉變換】在物理學、數(shù)論、組合數(shù)學、信號處理、概率論、統(tǒng)計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域都有著廣泛的應用(例如在信號處理中，傅里葉變換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量)。
　　傅里葉變換能將滿足一定條件的某個函數(shù)表示成三角函數(shù)(正弦和
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          • 關鍵字：
                        傅立葉變換  拉普拉斯變換                          
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          基于軟件解調的新型NAVTEX信號處理單元研制
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　摘要：本文提出采用DSP和軟件解調技術實現(xiàn)NAVTEX接收機的方法，應用基于短時快速傅立葉變換的方法實現(xiàn)了NAVTEX信號軟件解調，克服了傳統(tǒng)NAVTEX接收機硬件相干解調所具有的受環(huán)境、溫度等外界因素影響而導致誤碼率升高等問題，有效地提高了NAVTEX接收機的環(huán)境適應性和工作可靠性。
　　引言
　　NAVTEX接收機自動接收海岸電臺發(fā)射的航行告警、氣象告警以及其它安全導航信息，為船舶安全航行提供重要信息保障，是全球海上遇險和安全系統(tǒng)的重要組成部分[1]。傳統(tǒng)的NAVTEX接收機的信息解調部分采用
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          • 關鍵字：
                        NAVTEX  DSP  射頻  2FSK  傅立葉變換  201501                          
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          這樣講你就懂了！大牛給你介紹《信號與系統(tǒng)》
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 很多朋友和我一樣，工科電子類專業(yè)，學了一堆信號方面的課，什么都沒學懂，背了公式考了試，然后畢業(yè)了。不是我們學的不好，是因為教材不好，老師講的也不好。我們來看看另一種教學方法。
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          • 關鍵字：
                        傅立葉變換  卷積                          
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          真正統(tǒng)治世界的十大算法
          
                                                            
                                        
            
                    	
          •        不久前的某一天，我在瀏覽Reddit發(fā)現(xiàn)了一篇有趣的文章《統(tǒng)治世界的十大算法》，作者George Dvorsky在那篇文章中試圖解釋算法之于當今世界的重要性，以及哪些算法對人類文明最為重要。
　　此時此刻，如果你已經(jīng)學過算法的話，那么在你閱讀那篇文章時，你腦海中所浮現(xiàn)的第一件事也許是“作者是否明白算法是什么?”或是“Facebook的新聞提要是一種算法?”，因為如果Facebook的
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          • 關鍵字：
                        傅立葉變換  哈希算法  RSA算法                          
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          傅立葉變換近紅外光譜儀常見問題解答
          
                                                            
            
                    	
          • 1.傅立葉變換近紅外光譜儀能為煙草行業(yè)做什么？傅立葉變換近紅外光譜儀在煙草工業(yè)中的應用分為定量...
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          • 關鍵字：
                        傅立葉變換  近紅外光譜儀  干涉儀                          
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          基于TMS32OLF24O7的FFT算法的實現(xiàn)
          
                                                            
            
                    	
          • 電子產品世界,為電子工程師提供全面的電子產品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術中心和交流中心,是電子產品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡家園
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          • 關鍵字：
                        TMS32OLF24O7  FFT算法  傅立葉變換                          
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          基于FPGA的快速傅立葉變換
          
                                                            
            
                    	
          • 在對FFT（快速傅立葉變換）算法進行研究的基礎上，描述了用FPGA實現(xiàn)FFT的方法，并對其中的整體結構、蝶形單元及性能等進行了分析。
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          • 關鍵字：
                        FPGA  傅立葉變換                            
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          傅立葉變換介紹
          
      			
          
		      	
          
		      			      			      	Transformée de Fourier有多種中文譯名，常見的有“傅里葉變換”、“傅立葉變換”、“付立葉變換”、“富里葉變換”、“富里哀變換”等等。為方便起見，本文統(tǒng)一寫作“傅里葉變換”。
　　應用
　　傅里葉變換在物理學、數(shù)論、組合數(shù)學、信號處理、概率論、統(tǒng)計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域都有著廣泛的應用（例如在信號處理中，傅里葉變換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻		      	[ 查看詳細 ]
		      			      	
          
    		
          
  		
          
  		  		  		  		  		
  		  		        		  		
  		  		
		
          
	
          
	
          

          

          
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