4、傅里叶变换去噪 一般而言，真实信号的频率较低，而噪声的频率比较高。傅立叶变换可以将信号中不同频率的波形分解成不同频率的三角波，表示为某个频率对应某个幅值。 最简单的傅立叶变换滤波就是将高于某个设定值的频率对应的幅值改为0，然后重构原信号，即达到滤波效果。 另外由于大部分噪声是加性噪声才这么做的，因为傅立叶变换是一种线性变换。

为了在弱光条件下由光场的强度分布求得其相位分布，利用分数阶傅里叶变换与光学系统之间的关系，基于Gerchberg-Saxton算法研究了Zernike相差的恢复问题，并进行了数值模拟。通过研究分数阶傅里叶变换与菲涅耳衍射之间的关系，改进了Lohmann光学系统；基于小波理论初步分析了菲涅耳近场与远场输出面对高频和低频成分恢复效果的影响。数值模拟结果表明该算法有良好的收敛性和恢复精度，均方根误差(RMSE)值均保持在0.15λ(λ为光波长)以下，且位于菲涅耳衍射近场的输出面对相位的高频部分恢复效果较好，位于远场的输出面对低频部分恢复效果较好。

matlab中短时傅里叶变换时频分析工具箱

提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10 μs、采样2 000点的实验条件下，用仿真信号（含均方差为1的白噪声）和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验，结果表明，该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力，能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量，计算误差小于0.5 %；并且算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，实用性强。

（2）频域卷积性质：由 卷积特性说明：傅里叶变换可以将时域的卷积运算转换成频域中的乘法运算；也可以将时域的乘法运算转换成频域中的卷积运算。由于时域卷积是求解系统零状态响应的重要手段，因此，时域卷积性质为分析这种响应的频谱提供了方便。

《信号与系统》常用公式整理，包括傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换。三大变换统一整理，非常适合考研党。

matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

模拟图像处理(Analog image processing)； 模拟处理包括：光学处理（利用透镜）和电子处理，如：照相、遥感图像处理、电视信号处理等，电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处理的是活动图像，25帧/秒。

针对分数阶傅里叶变换（FRFT）对Chirp信号进行多径时延估计时的不足，改进了一种按照多径分量能量大小依次消除的FRFT多径时延估计算法。该算法以迭代方式进行，按多径分量的能量大小依次返回多径分量的估计值；在每次迭代中，包含子迭代以准确判定当前分量的多径参数和起止时间，然后利用当前多径参数生成探测信号时域副本，将其从残余信号中减去，达到多径信号的分离。以根据功率时延分布特点拟定的信道模型作为传输环境，对该算法进行了仿真验证。仿真表明，相比于其他三种时延估计算法，改进算法能够更准确地对多径时延进行估计。

常用的连续傅里叶变换对及其对偶关系 连续傅里叶变换性质及其对偶关系 基本的离散傅里叶级数对 双边拉氏变换对与双边 Z 变换对的类比关系