STM32 快速傅里叶变换（FFT）源代码。

比opencv自带的fft变换快10倍左右

傅里叶变换算法在供电质量监测系统中被用来进行谐波分析，如何加快分析速度和降低系统成本是当前这种监测系统设计关注的主要问题。TI公司的MSP430系统微控制器具有功耗低、供电范围宽及外围模块齐全等特点，适合实现各种监测设备。该系列芯片内部充足的数据存储器满足快速傅里叶变换算法过程中的数据存储，芯片内部大量的代码存储器存储相位因子的计算结果和所需要的三角函数数值，采用查表的方法以提高分析速度;采用芯片内部硬件乘法器模块可以进一步提高分析速度。实测结果显示对一个信号周期256个采样点的快速傅里叶变换分析，完成全部计算仅需要0.3 s的时间，前10次谐波的计算相对误差低于千分之一。所研制的在供电质量监测系统完全满足用户要求。

MATLAB中傅里叶变换常用函数示例

干涉相位解缠，InSAR

利用改进的Gerchberg-Saxton(GS)算法和广义相衬(GPC)结构，用纯相位空间光调制器(SLM)实现彩色图像的重现。提取出彩色图像的红、绿、蓝三色信息，利用改进的GS算法和相应波长的GPC结构，计算出输入面的纯相位分布。将所得相位分别编码加载到三个SLM上，用相应波长的激光分别照射三个SLM，在GPC输出面上进行合成，可以得到目标图像。与常规计算全息(CGH) 相比，该方法不需要移除零级衍射光，除具有较好的像质外，还提高了光能利用率；另外，根据不同波长设计固定的相衬滤波器(PCF)参量，不会因目标图像的不同而改变，放宽了GPC应用的限制条件。

主要介绍了使用python实现离散时间傅里叶变换的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前置知识 以下内容参考《复变函数与积分变换》，如果对积分变换有所了解，完全可以跳过忽略 复数的三角表达式如下 Z=r(cosθ+isinθ) Z=r(cos\theta+isin\theta) Z=r(cosθ+isinθ) 欧拉公式如下 eiθ=cosθ+isinθ e^{i\theta}=cos\theta+isin\theta eiθ=cosθ+isinθ 所以，两式连立，我们可以得到复数的指数表达式 Z=reiθ Z=re^{i\theta} Z=reiθ 复球面如下图，除了N点以外，任意一个复数都与复球面上的点一一对应。 对于任意复数z的乘幂有下列公式成立 Zn=rneinθ

非均匀量化 为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。 非均匀量化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。 具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。 显然，在需要以少的数据量来描述图像的场合，可以采用非均匀量化技术，以达到尽量少的数据使所描述的图像效果尽可能地好。 x y f(x,y) N M

傅里叶变换三维测量matlab代码 《计算机图像处理A》 期末考试设计题 设计内容 对给定的图像LBimage3（如下图所示）进行滤波，去除光照影响，再进行二值化处理，得到较完整的数字和符号。 设计要求 可用matlab或ＶＣ＋＋等语言编程，用matlab编程时，设计中除了读写、显示、数据类型转换等函数外以外，其它主要功能函数需自己编写。 所有设计内容要在一个主程序中运行实现，分步骤实现设计要求。 设计报告中需要分析影响结果的多种因素。 设计方案 编程语言： matlab（版本：R2016a） 方案： 先使用最小值滤波器提取光照部分并去除部分噪声，然后用原图减去光照部分得到去除光照影响的图像，最后进行灰度拉伸并二值化得到最终结果。 设计流程： 设计步骤 1）编写最小值滤波器，并测试。 2）用原图减去光照图得到无光照图，并与原图比较是否去除光照。 3）对无光照图进行灰度拉伸。 4）编写二值化函数，对拉伸后的图像进行二值化，得到最终结果。 程序流程图 程序源代码 下面是程序中涉及到的三个自定义函数： (二维线性数字滤波器) (二值化) (模糊增强) 程序源代码主要有三个版本，其中GUI界面