傅里叶反变换matlab代码Python中的非均匀快速傅立叶变换 该库为Python提供了更高性能的CPU / GPU NUFFT。 该库最初是Jeff Fessler和他的学生所编写的Matlab NUFFT代码的移植端口，但是已经进行了全面的改进，并添加了GPU支持。 该库未实现所有NUFFT变体，仅实现了以下两种情况： 1.）从均匀的空间网格到非均匀采样的频域的转换。 2.）从非均匀傅立叶样本到均匀间隔的空间网格的逆变换。 那些对其他NUFFT类型感兴趣的人可能想考虑通过进行非官方python包装的。 转换以单精度和双精度变体实现。 基于低内存查找表的实现和完全预先计算的基于稀疏矩阵的实现都可用。 请参阅和以获取完整的许可证信息。 相关软件 软件包中提供了另一个具有CPU和GPU支持的基于Python的实现。 NUFFT的Sigpy实现非常紧凑，因为它用于从通用代码库为CPU和GPU变体提供及时的编译。 相反， mrrt.nufft将预编译的C代码用于CPU变体，并且GPU内核在运行时使用NVIDIA提供的NVIDIA运行时编译（NVRTC）进行编译。 该工具实现了更广泛的一组非

图像小波变换的vc++代码,包括小波反变换

拉东变换和反变换，去除多次波，压制多次波

在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。头文件中还包括了FFT类的使用方法。 此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。

HHT反变换 亲测有效 HHT反变换（Hilbert-Huang Transform）希尔伯特黄变换，HHT就是先将信号进行经验模态分解（EMD分解），然后将分解后的每个IMF分量进行Hilbert变换，得到信号的时频属性的一种时频分析方法。将其进行反变换目前用到的人极少。

这是用Matlab实现的关于Laplace变换及反变换的几个实例.

【图像置乱】数字图像置乱技术-含Matlab Gui源程序【0101期】-可直接用于相关课程的课程设计、大作业等场合 所谓“置乱”，就是将图像的信息次序打乱，a像素移动到b像素位置上，b像素移动到c像素位置上，……，使其变换成杂乱无章难以辨认的图片。数字图像置乱技术属于加密技术，是指发送发借助数学或者其他领域的技术，对一幅有意义的数字图像做变换，使之变成一幅杂乱无章的图像用于传输。在图像传输过程中，它通过对图像像素矩阵的重排，破坏了图像矩阵的相关性，使非法截获者无法从杂乱无章的图像中获得原图像信息，以此实现信息的加密。接收方经去乱解密可恢复原图像。 Arnold变换：又称猫脸变换。反复进行变换即可得到置乱的图像。 无需知道变换的周期，直接根据置乱次数即可恢复出原图像。 如有疑问，可私信博主。

9.4小波反变换及小波容许条件 下述定理给出了连续小波反变换的公式及反变换存在的条件。 定理 9.2 设 )()(),( 2 RLttx  ，记 )( 为 )(t 的傅里叶变换，若       0 2 )( c 则 )(tx 可由其小波变换 ),( baW Tx 来恢复，即 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        (9.4.1) 证明：设 )()( 1 txtx  ， )()(2 tttx   ,则 )()(),( 21 txtxtx  )()()(),( a bt a 1 dt a bt tt a 1 baW T 2x       将它们分别代入（9.3.8）式的两边，再令 tt  ，于是有 dadbtbaW Ta c tx bax )(),( 1 )( , 0 2        于是定理得证。 在定理 9.1和定理 9.2中，结论的成立都是以 c <为前提条件的。（9.3.9）式又称为 “容许条件（admissibility condition）。该容许条件含有多层的意思： 1. 并不是时域的任一函数 )()( 2 RLt  都可以充当小波。其可以作为小波的必要条件 是其傅里叶变换满足该容许条件；

一维DFT及其反变换 离散函数f(x)(其中x，u=0,1,2,…,N-1)的傅立叶变换: F(u)的反变换的反变换: 计算F(u)： 在指数项中代入 u=0，然后将所有x 值相加，得到F(0)； 2) u=1，复对所有x 的相加，得到F(1)； 3) 对所有M 个u 重复此过程，得到全部完整的FT。 对于每一个u（频率），会得到一个具体的傅里叶系数。这个计算量是非常大的，在FFT出现之前，FT应用并不广泛。 *

使用Python复现seismiclab的forward_radon_freq函数 实现Radon变换从变换域到原始数据域的变换。 也就是，使用python实现Radon变换的反变换。