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。

用浅显易懂的语言和生动的图示来介绍傅立叶变换

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

DIT（时间抽取）和 DIF（频率抽取）算法是实现快速傅立叶变换 (FFT) 的两种不同方式，从而减少了 DFT 算法使用的计算总数，并使过程更快且对设备友好。 在这些程序文件中，我们只需要输入矩阵'x'。如果输入是2的倍数，则矩阵将原样作为输入；否则将补零到最接近的2的倍数（因为正在实施 RADIX-2 算法）及其相应的输出（DIT/DIF）将显示在命令窗口中。

使用实时编辑器和 FFT 分析 3 个信号

FDSURFFT 计算表面图像 im 的分形维数（斜率）并绘制斜率和截距的玫瑰图。

为了更好的反应污染物在流体中的扩散过程，在一维的水质模型的基础上提出了四维水质模型。根据扩散时的质量守恒定律，经过三维的傅立叶变换，建立起污染物扩散的微分方程，再进行合理的简化，得出污染物在水体中各点浓度随时间变化的解析式，并通过一个实例在MTALAB平台上得到仿真结果。实验结果表明，使用MATLAB比其他软件更加形象、直观的反应四维水质模型，同时验证了四维模型比一维更具有先进性。

功能包括：2D傅立叶变换、均值滤波、中值滤波、开运算、闭运算、图像均衡化。含有简单的软件界面搭建（pyqt5） 3、在界面上实现 (1)原图像的显示 (2)处理结果的显示 (3)处理功能按钮 (4)包含的功能

傅立叶印刷显微术 (FPM) 模拟 如Zheng等人在他们的论文[1]中描述的那样实现FPM的模拟。 在本文的补充信息中，描述了 FPM 的模拟，我将几乎完全复制它，使用内置的 MATLAB 图像，正如作者所做的那样。 这个演示视频可以在看到 图像生成和简要说明 解决的第一部分应该是“生成”FPM 的图像——即使用具有已知强度和相位分布的模拟对象，它应由单色光源（632 nm）以不同的已知角度“照射”以提供灰度图像在代表倾斜照明对象的输出处。 原始对象的尺寸应为 256x256 像素，并且假设每个像素的尺寸为 275nm - 这在平面波计算中很重要。 斜照强度图像将以 5.5 微米像素宽度（即分辨率降低 20 倍）采样，这些低分辨率图像将成为图像生成部分的终点。 影像重建 生成的图像将在傅立叶空间中拼接在一起，如前面提到的出版物中所述，以取回原始高分辨率图像以及隐藏在采样图像复杂部分中的