傅立叶递质 基于FPGA的可变QAM发送器，具有可扩展的时域和频域混合信号处理功能。 详细信息和说明可以在找到。 现场可编程门阵列（FPGA）的灵活性及其并行处理能力使它们成为通信系统中数字信号处理的理想选择。 但是，如今，随着我们进入频率范围并且基于FPGA的设备的时钟频率低于1GHz，空中性能的进一步改善悬而未决。 能够在频率壁限制内满足性能优化的新方法变得非常重要。 在这种情况下，本文采用了像正交幅度调制（QAM）和时域和频域混合方法这样的有效调制技术，来采用基于FPGA的通用可扩展QAM发送器，并在混合域中执行滤波器并行化。 本文开发的系统在时钟频率低至62.5MHz的情况下，对于QAM-16格式实现了4Gb / s的吞吐量，从而为时钟频率受限的应用铺平了前景广阔的方法。 可以在以下地址找到完整论文的链接： : 。 该项目是我在硕士论文的结果，可。 编辑 提供集成前向纠

Charan Langton编写的教材Fourier Analysis and Spectral Estimation>,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是6章。

Charan Langton和她孩子一起编写写的教材Fourier Analysis and Spectral Estimation>,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是5章。

Charan Langton和他的孩子一起编写的教材Fourier Analysis and Spectral Estimation>,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是1-4章。

二维离散Fourier变换图像处理

国外原版经典教材，傅立叶变换及其应用(The Fourier Transform And Its Applications)

为了计算 STFT，此代码中提供了三个窗口 Rectangular、Hamming 和 Hanning。 默认情况下，窗口重叠设置为 50%。 人们可以轻松计算声音信号的 STFT。 结果由“imagesc”和“surf”显示单窗口功能。

图像卷积操作matlab代码傅立叶图像优化和反卷积 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施。 作者 弗雷德里克·邓布根（） SabineSüsstrunk教授 概述 该存储库包含以下脚本： python / Convolution.ipynb matlab / Convolution.m 用于可视化空间和傅立叶域中卷积的脚本。 python / Optimization.ipynb matlab / Optimization.m 用于解决Fourier域中图像模糊化示例的脚本。 python / tools.py python / psf2otf.py matlab / sh_computation.m matlab / vec2mat.m 绘图工具和其他基本操作。 贡献 我们对任何形式的贡献感到高兴（以不同的编程语言实现，改进现有代码等）。 如果您要在代码中添加一些内容，请提交请求请求，或者给我们发送电子邮件。 致谢 我们要感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士和Radhakrish

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和混沌的彩色图像加密算法。 将原始彩色图像的颜色转换为HSI（色相饱和度强度），并通过基于FrFT的随机相位编码对S分量进行转换，以获得新的随机相位。 使用H分量和新的随机相位作为两个相位板，通过基于FrFT的双随机相位编码来转换I分量。 然后使用混沌加扰技术对图像进行加密，从而使所得图像在空间域和频域均具有非线性和无序性。 另外，密文不是彩色图像而是灰色图像和相位矩阵的组合，因此密文在某种程度上具有伪装特性。 数值仿真结果证明了该算法的有效性和安全性。

Fourier Analysis: An Introduction Complex Analysis Real Analysis