采用傅立叶变换轮廓术，针对基频提取的关键技术采用逐行傅立叶变换，准确提取基频信息的方法恢复相位信息。在此基础上，以未畸变条纹为基准，得出被测物体的真实位相值。该方法只需一幅条纹图，节约了测量时间。实验证明可实现无接触面型的自动传感。

mathematica与傅立叶变换1

傅立叶变换源码，根据傅立叶公式，形成的计算程序实现，是c源码

ffts，对散射数据执行快速傅立叶变换 (FFT)。 Yq = ffts(X,V,Xq) 或者Yq = ffts(X,V,Xq, 方法, 窗口) 输入， X : 位置数组 [mx 1] V : 带有值的数组 [mx 1] Xq ：节点位置 [ nx 1]，具有等距点（参见 linspace） （可选的） 方法 : 1. 'grid', gridding (默认) 2. 'fit' , b-spline fit window : 1. 'bspline', bspline (默认) 2. 'kaiser', kaiser 贝塞尔函数输出， Fq：散射数据的傅立叶光谱 [nx 1]。 网格化： 1. 对位置 (X) 处的散射值 (V) 进行平滑处理（卷积） 通过内核到常规网格。 使用网格 2 次过采样Xq的版本2. 数据乘以一组密度补偿权重。 按照步骤 1 进行计算，但所有值都设置为 1。 密

DFT的matlab源代码kfr-fft 高度优化的FFT KFR是快速，现代的C ++ DSP框架，DFT / FFT，音频重采样，FIR / IIR滤波，Biquad，矢量函数（SSE，AVX） 特征 FFT针对SSE2，SSE3，SSE4.x，AVX和AVX2处理器进行了优化 双精度和单精度 表演 FFT（双精度，大小范围从1024到16777216）有关基准测试过程的详细信息，请参见。 先决条件 macOS：XCode 6.3、6.4、7.x，8.x Windows：MinGW 5.2和Clang 3.7或更高版本 Ubuntu：GCC 5.1和Clang 3.7或更高版本 CoMeta元编程库（已包含） 测验 执行build.py以运行测试或从tests目录手动运行测试 在以下系统上测试： OS X 10.11.4 / AppleClang 7.3.0.7030031 Ubuntu 14.04 / gcc-5（Ubuntu 5.3.0-3ubuntu1〜14.04）5.3.0 20151204 / clang版本3.8.0（tags / RELEASE_380 / final

熨斗研究所非均匀快速傅立叶变换库：FINUFFT 主要作者Alex H. Barnett ，主要联合开发者Jeremy F. Magland，Ludvig af Klinteberg，Yu-huan“ Melody” Shih，Andrea Malleo，Libin Lu和JoakimAndén； 有关docs/ackn.rst的完整列表，请参阅docs/ackn.rst 。 这是一个轻量级的库，用于在一维，二维或三个维度上以指定的精度计算三种标准类型的非均匀FFT。 它是用C ++编写的，具有与C，Fortran，MATLAB / octave和python的接口。 Julia界面也存在。 请参阅或等效的。 你也将要看到的目录例子的代码examples ， test ， fortran ， matlab/test和python/test 。 如果您无法编译或无法进行pip安装，请尝

很好的一本关于傅立叶变换的课本，适合通讯，电子，物理电子等相关专业学生，当然了，是英文版的，需要硬着头皮看了。

盲水印 这是用Python2.7编写的 用法 python encode.py --image < image> --watermark < watermark> --result < result> python decode.py --original < original> --image < image> --result < result> Use --alpha to change the alpha (default 5.0). 例子 编码： 原始图片 水印 python encode.py --image ori.png --watermark watermark.png --result res.png 结果 解码： python decode.py --original ori

x(n)=cos⁡(0.5πn)+0.2sin(0.2πn),n=0,⋯9，求出x(n)的离散傅立叶变换，并画出其幅度谱

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。