运用傅里叶函数及turtle画图

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离散时间傅里叶变换,分7小节，全面完整推导DTFT公式，讨论其性质及其用于LTI系统分析的优势。课件例题丰富，内容完整，借鉴了诸多网站资源。参考书籍为欧本海姆的经典的信号与系统第二版。

傅立叶变换分析-Python 傅里叶变换将时间函数分解为频率函数。 一系列python程序，对函数进行傅里叶变换，分析波形并计算其波函数和其他属性。

Matlab傅立叶梅林变换的源程序 fourier-mellin

C#编写的离散傅立叶变换程序及希尔伯特变换程序，希尔伯特变换对于信号变换有重要意义。该程序通过验证，效果理想。 (prepared by the discrete Fourier transform procedures and Hilbert transform procedures, Hilbert transform for signal conversion, it is of great significance. The procedure validated, the results have been satisfactory.)

傅里叶反变换matlab代码LRTV-MRFResnet 该工具箱提供了用于解决磁共振指纹（MRF）问题的代码，而无需根据字典通过时空正则凸重构和神经定量推断来进行字典匹配： M. Golbabaee, G. Bounincontri, C. Pirkl, M. Menzel, B. Menze, M. Davies, and P. Gomez. "Compressive MRI quantification using convex spatiotemporal priors and deep auto-encoders." arXiv preprint arXiv:2001.08746 (2020). 该工具箱的关键组件包括：1-用于解决低秩和总变化正则化MRF重构问题的凸和动量补偿算法Solve_LRTV.m。 2-用于快速定量推断的编码器-解码器网络（MRFResent_AE.mat）。 训练此模型的代码在文件夹train_mrfresnet中。 LRTV算法除了MRF低秩子空间约束[Asslander et al'18]外，还合并了2D或3D总变化（TV）正则化方法，以便在时

基于contourlet和dft（离散傅里叶变换）的图像水印.rar

为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图，对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究，并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明，对于含有强噪声的数据，基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差；对于含有欠采样的数据，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好，基于四次快速傅里叶变换算法次之；对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据，基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

MATLAB求傅里叶级数，有例子，有真相