今天小编大家分享一篇Python FFT合成波形的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

介绍了窄带信号的产生，画出窄带信号的频谱图。

二维离散余弦变换-矩阵形式 矩阵形式 正变换:F=DfDT; 反变换：f=DTFD; 产生DCT矩阵的MATLAB函数： D=dctmtx(N);

DFT的matlab源代码基于FFT的图像配准 Imreg是一个Python库，它实现了基于FFT的技术，用于平移，旋转和比例不变的图像配准[1]。 作者： 组织： 加州大学尔湾分校荧光动力学实验室 执照： BSD 3句 版本： 2020.1.1 要求 （绘图可选） 笔记 Imreg不再被积极开发。 此实现主要用于教育目的。 正在开发一个改进的版本。 参考 基于FFT的平移，旋转和比例不变图像配准技术。 BS Reddy，BN Chatterji。 IEEE Transactions on Image Processing，5，1266-1271，1996 基于FFT的算法的IDL / ENVI实现，用于自动图像配准。 H Xiea，N Hicksa，GR Kellera，H Huangb，V Kreinovich。 计算机与地球科学，29，1045-1055，2003。 使用自适应极性变换的图像配准。 R Matungka，YF Zheng和RL Ewing。 IEEE Transactions on Image Processing，18（10），2009年。 例子 >>> im0

2、实数序列的FFT 以上讨论的FFT算法都是复数运算,包括序列x(n)也认为是复数,但大多数场合,信号是实数序列,任何实数都可看成虚部为零的复数,例如,求某实信号x(n)的复谱,可认为是将实信号加上数值为零的虚部变成复信号(x(n)+j0),再用FFT求其离散傅里叶变换。这种作法很不经济,因为把实序列变成复序列,存储器要增加一倍,且计算机运行时,即使虚部为零,也要进行涉及虚部的运算,浪费了运算量。合理的解决方法是利用复数据FFT对实数据进行有效计算,下面介绍两种方法。  （1）用 一个N点FFT同时计算两个N点实序列的DFT 设x (n)、y (n)是彼此独立的两个N点实序列,且 X (k)=DFT[x (n)] ， Y (k)=DFT[y(n)] 则X (k)、Y(k)可通过一次FFT运算同时获得。 首先将x (n)、y(n)分别当作一复序列的实部及虚部,令 g(n)=x (n)+jy(n)

FFT‐enhanced IHS transform method for fusing high‐resolution satellite images MATLAB 代码 包含测试遥感影像，可用envi打开

此代码为博客文中代码，博文地址：https://blog.csdn.net/systemlsy/article/details/89373321，主要实现对JAVA的FFT（快速傅里叶变换）并对其进行带通滤波。

使用fft做常规信号的傅立叶变换，并画图设置坐标轴，横坐标为实际频率，纵坐标取分贝

simpower 系统中的原始 fftscope 限制了除 simulink 范围数据格式之外分析信号的使用。 此函数可将信号结构转换为 power_fftscope 格式并执行 fft 分析。 该函数本质上是 power_fftscope 的一个环绕，它计算给定信号的谐波分量的幅度、相位细节。 可以方便地分析电波形。 （例如电压、电流） 输入法： fft_list（数据，时间） 其中数据和时间是相同长度的原始矩阵。 例如：fft_list(x,t,'f',50) 使用 help 命令获取更多信息。 帮助 fft_list 注意：运行此功能需要 Simpowersystems 工具箱。 因此，第一次运行可能需要几秒钟的时间来加载，但随后的运行是正常的。

平台为正点原子mini板v2.0，通过调用dsp来实现fft变换