短时傅里叶变换MATLAB代码，就几行

利用OPENCV实现简单的角谱传播，能够清晰的还原出原图片

五、余弦函数的傅里叶变换 F [cos（2πu0x） ] 其中 u0 = 1 / Τ Τ 为周期 [ ] exp] [cos dxux2jxu2 0 ππ −•= ∫ ∞ ∞− [ ] exp ] )exp(-)[exp( dxux2j xu2jxu2j 2 1 00 π ππ −• += ∫ ∞ ∞− [ ])()( 00 uuuu2 1 ++−= δδ 1/2 -u0 u00 u F (u) 结论:余弦函数的傅里叶变换是 δ 函数组合 8

本篇文章巧妙的使用数学方法解决透明度的问题，并且效率与内存占用比其他OIT算法都是有过之无不及。

Matlab中的H.264源代码FNFT：快速非线性傅立叶变换 FNFT是一个软件库，用于（逆）非线性傅里叶变换的数值计算，也称为（逆）散射变换。 该库的重点是快速算法，但它也包含非快速方法。 FNFT用C编写，并带有MATLAB接口。 A可单独使用。 目前实施的案件 正向变换 非线性Schroedinger方程 边界条件消失 反射系数和/或散射系数（a和b） 绑定状态（特征值） 规范常数和/或残基 （准）周期性边界条件 主频谱 辅助频谱 Korteweg-de Vries方程 边界条件消失（仅反射系数） 逆变换 非线性Schroedinger方程 边界条件消失 反射系数，b散射系数的求逆或b系数的傅立叶逆变换 绑定状态（特征值）可以与任意规范常数/残差相加 邮件列表 如果您想收到有关FNFT新版本的通知，请加入FNFT邮件列表。 您可以使用或通过发送带有主题为“订阅”的电子邮件进行订阅。 引文 如果您将FNFT用于学术研究，请引用随附的。 乳胶用户可以使用以下BibTex条目。 @article{FNFT2018, author = {S. Wahls and S. Chimmalg

qt程序，用于实现频谱分析中的傅里叶变换，非可执行文件，类库

计算平滑的傅立叶幅度谱 此函数计算傅立叶幅度谱及其平滑版本。 为了平滑，它使用基于窗口中值或均方根值的窗口平均。 默认窗口数为 20。代码还接受用户定义的窗口数值。 Windows 具有相同数量的数据点。 用法： [fas] = smoothFFT(w,dt); 或使用 rms 方法和自定义数量的窗口参数进行平滑 [fas] = smoothFFT(w,dt,'n_windows',25,'method',rms); 静态输入： w = 时间序列数据向量（1xn 或 nx1） dt = 采样间隔（例如，每秒 100 个样本的数据为 0.01 秒） n_windows = 平均的窗口数（每个窗口包含相同数量的数据点） method = 平均方法（中值，rms）（例如，'method','rms'）。 有效的 PROP_NAME / PROP_VAL 对： -----------

基于OpenCv的傅里叶变换及低通滤波，实现频域滤波。

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其中FDM.example是主程序直接运行即可，共有五个例子。 参考文献：The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis