信号与系统英文版课件：Chap4 The Continuous-Time Fourier Transform.pptx

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信号与系统英文版教学课件：ch4 The Continuous-Time Fourier Transform.ppt

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matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧： 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着，大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例： 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。 较高的频率离原点较远，并且其

傅立叶递质 基于FPGA的可变QAM发送器，具有可扩展的时域和频域混合信号处理功能。 详细信息和说明可以在找到。 现场可编程门阵列（FPGA）的灵活性及其并行处理能力使它们成为通信系统中数字信号处理的理想选择。 但是，如今，随着我们进入频率范围并且基于FPGA的设备的时钟频率低于1GHz，空中性能的进一步改善悬而未决。 能够在频率壁限制内满足性能优化的新方法变得非常重要。 在这种情况下，本文采用了像正交幅度调制（QAM）和时域和频域混合方法这样的有效调制技术，来采用基于FPGA的通用可扩展QAM发送器，并在混合域中执行滤波器并行化。 本文开发的系统在时钟频率低至62.5MHz的情况下，对于QAM-16格式实现了4Gb / s的吞吐量，从而为时钟频率受限的应用铺平了前景广阔的方法。 可以在以下地址找到完整论文的链接： : 。 该项目是我在硕士论文的结果，可。 编辑 提供集成前向纠

国外原版经典教材，傅立叶变换及其应用(The Fourier Transform And Its Applications)

为了计算 STFT，此代码中提供了三个窗口 Rectangular、Hamming 和 Hanning。 默认情况下，窗口重叠设置为 50%。 人们可以轻松计算声音信号的 STFT。 结果由“imagesc”和“surf”显示单窗口功能。

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和混沌的彩色图像加密算法。 将原始彩色图像的颜色转换为HSI（色相饱和度强度），并通过基于FrFT的随机相位编码对S分量进行转换，以获得新的随机相位。 使用H分量和新的随机相位作为两个相位板，通过基于FrFT的双随机相位编码来转换I分量。 然后使用混沌加扰技术对图像进行加密，从而使所得图像在空间域和频域均具有非线性和无序性。 另外，密文不是彩色图像而是灰色图像和相位矩阵的组合，因此密文在某种程度上具有伪装特性。 数值仿真结果证明了该算法的有效性和安全性。

这是一篇介绍快速傅里叶变换的英文论文。其中文翻译在我的博客中有。