计算函数的级数展开的傅立叶系数，以及幅度谱和相位谱。 该脚本包含一些理论和 3 种不同的计算系数的方法。 用法Fourier_coeff(fun,t0,T) Fourier_coeff(fun,t0,T,M) Fourier_coeff(fun,t0,T,M,N) Fourier_coeff(fun,t0,T,M,N,method) Fourier_coeff（fun，t0，T，M，N，method，res） Fourier_coeff(fun,t0,T,M,N,method,res,num_P) 输入- FUN：表示以“t”为自变量的函数的字符串（例如'10*cos(2*pi*3*t-pi/4)'）。 必须使用点算术运算符（。* ./。\。^）。 必须为 [T0,T0+T] 定义 FUN - T0：FUN定义的初始“t” - T：函数的周期- M：频率数（默认值：5） - N：每个

C 程序，在VS2015环境中调试成功，为了看到频域变换图像，需配置OpenCV, 并将运行模式设置为 Debug X64, 该程序附带一张实验图像，使用它做一次正变换（DFT2D），再做一次反变换（IDFT2D），还原为原始图像。 如需做频域滤波，读者可以自行在代码里添加。因为不是FFT，所以运行速度肯定比不上FFT，所以尽量用于小块的图像变换。使用前须将 Path 定位到自己的图像路径。

快速傅里叶变换 示例准备: ① 创建包含1 个X 列和2 个Y 列的工作表。 ② 用【Set Values 】对话框将A(X)列值设置为 " ( i- l ) *pi/50"， 范围Row(i) : " 1 To 100 "。 ③ 将B(Y)、C(Y)列值分别设置为" sin(Col(A)) "、" sin(Col(A) +0.5*sin(10*Col(A)))"。 ① 选中Sheet l 工作表中的B(Y)列。 ② 单击菜单命令【Analysis 】→ 【Signal Processing 】→ 【FFT】→【FFT】打开【Signal Processing\FFT: fft1 】对话框 * 山东农业大学化学与材料科学学院 朱树华

傅里叶变换三维测量矩阵问题陈述 该项目的目标是实现一种深度学习算法，该算法将单通道手持式ECG设备的心电图（ECG）记录分为四个不同的类别：正常窦性心律（N），房颤（A），其他心律（O ），或者太吵而无法分类（〜）。 该模型是由论文指导的由Zihlmann等人撰写。 在作者对的贡献之后发表的。 心房颤动（AF）是一种常见的心律失常，影响了270万以上的美国人。 这种心律失常与明显的发病率相关，缺血性中风的风险增加了4到5倍。 AF通常是沉默的，患者偶尔会出现中风，这是心律不齐的最初表现。 其他患者有令人不安的症状，例如心pit或头晕，但传统的监测方法无法确定心律不齐。 尽管该问题很重要，但AF检测仍然很困难，因为它可能是偶发性的。 因此，定期采样心率和节律可能有助于在这些情况下进行诊断。 当两个电极中的每一个都握在手中时，移动式ECG设备能够记录单导联等效ECG。 AliveCor为2017年PhysioNet / CinC挑战赛慷慨捐赠了总计12186张ECG录音。 项目包中的文件 该项目包包含以下文件： physionet_readme.ipynb：具有工作代码的此README.m

获得泽尼克多项式的频谱信息是正确利用该多项式进行误差拟合的关键。推导出了泽尼克多项式的傅里叶变换公式,在频域中分析了不同阶数该多项式的径向频谱信息和幅角频谱信息,得到了有限项泽尼克多项式能够有效表达面形误差的最大径向空间频率和角频率。基于频域分析理论,利用泽尼克多项式对不同口径局部误差进行了拟合,并利用齐戈(Zygo)干涉仪对带有不同面形误差的光学元件进行了试验分析。结果表明,当误差的径向空间频率或角频率超出泽尼克多项式所能表达的频谱范围时,拟合误差迅速变大。

傅里叶分解计算基波有效值相位角和各次谐波的有效值和相位角

基于opencv的傅里叶变换和逆变换，有详细的代码解释。

详细的写了 信号通过非线性系统特性分析，里面的程序可以完整的运行，如有问题，可以访问我空间进行交流。

参考https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8214122.html这位博主的代码，在其基础上改动了一些，其中也包含测试SFFT正确性代码，用的MATLAB

对现有的音频文件进行傅里叶分析，多个程序，MATLAB编程