mathematica与傅立叶变换1

这是英国公开大学的数学课件,是讲述傅立叶系数的.

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。

傅立叶特征使网络可以在低维域中学习高频功能 | * 1 ， * 1,2 ， * 1 ， 1 ， 1 ， 1 ， 3 ， 2 ， 1 1加州大学伯克利分校， 2 Google研究中心， 3加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献 抽象的 我们表明，通过简单的傅立叶特征映射传递输入点使多层感知器（MLP）能够学习低维问题域中的高频函数。这些结果揭示了计算机视觉和图形学的最新进展，这些进展通过使用MLP表示复杂的3D对象和场景来实现了最新的结果。使用来自神经正切核（NTK）文献的工具，我们表明标准MLP在理论和实践上均无法学习高频。为了克服这种频谱偏差，我们使用傅立叶特征映射将有效的NTK转换为具有可调带宽的固定核。我们建议一种选择特定于问题的傅立叶特征的方法，该方法可以大大提高MLP在与计算机视觉和图形社区相关的低维回归任务上的性能。 代码 我们提供了一个作为该核心思想的简单

Fourier_Series_Approx_PULSE.m 创建一个周期性的矩形脉冲和根据用户选择的项数拟合曲线计算傅立叶级数，即。 执行傅立叶级数的系数，并且将为每个选定数量的傅立叶级数绘制曲线拟合结果。 所有用户选择条目将在弹出窗口中向上的GUI窗口，并根据用户执行进一步的评估。 条目。

这个程序试图逼近函数 f(x) 从 -L 到 L 使用 quad（MATLAB 函数）的 m 项傅立叶级数。