matlab读取语音信号代码简单傅立叶变换 傅立叶变换书籍的 Python 和 MatLab 代码 PYTHON Fourierdemo.py 两种信号的简单傅立叶变换：合成信号和语音信号。 从文件中读取语音信号：sebinpubaudiIMG_1563.wav。 指示。 下载文件fourierdemo.py。 下载文件 sebinpubaudiIMG_1563.wav。 将名为 testing 的变量设置为 1，然后运行代码。 MATLAB Fourierdemo.m 两种信号的简单傅立叶变换：合成信号和语音信号。 从文件中读取语音信号：sebinpubaudiIMG_1563.m4a。 指示。 下载文件fourierdemo.m。 下载文件 sebinpubaudiIMG_1563.m4a。 将名为 testing 的变量设置为 1，然后运行代码。 输出声音文件数据的输出在两个图中，可以在此 github 存储库中列为 results.pdf 的文件中看到。 该文件是本书第 1 章的摘录。

程序 FFT2SURF 绘制双傅立叶级数表示用于几种不同的表面。 数字显示效果序列项的数量和 Lanczos 西格玛因子的使用平滑吉布斯振荡。 二次元的傅里叶级数周期为 px 和 py 的周期函数具有近似值形式： f(x,y) = sum(exp(2i*pi/px*k*x)*c(k,m)*exp(2i*pi/py*m*y),... k=-n:n, m=-n:n) 如果函数有不连续性，更好的近似有时可以通过使用平滑函数 fa(x,y) 产生通过局部平均 f(x,y) 获得如下： fa(x,y) = 积分(f(x+u,y+v)*du*dv, -s<u<+s, -s<v<+s )/(4*s^2) 其中 s 是 min(px,py) 的一小部分。 无论 f(x,y) 在哪里平滑，f 和 fa 会很接近，但 f(x,y) 的边缘很锋利在平均函数 fa(x,y) 中四舍五入。 傅立叶平均函数的系数 c

此MATLAB代码已根据DFT方程/FFT算法实现

matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧： 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着，大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例： 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。 较高的频率离原点较远，并且其

dsp-快速傅立叶变换(fft)算法实验.doc

微机继电保护傅立叶算法研究.doc

FFT-GPU-Accel Fast Fourier Transform Acceleration Algorithm. (Accelerated by CUDA) 简要介绍 基于FFT的蝶形公式，利用GPU的多核心优势，结合蝶形公式算法中同一层级的运算因子互不干扰的特点，对算法进行了并行化优化处理，加速效果十分显着。 在同一测试机器上，速度能达到Matlab(R2017b)的数十倍。 核心算法 基于快速傅里叶变换的蝶形公式，对于N元待转换信号，蝶形公式为logN层级的子运算，每层的子运算中，运算因子在同层中互不干扰，因此只要利用好CUDA的__syncthreads()函数，在此基础上便可进一步利用GPU的单个线程来纵向处理每一个运算因子。 优化处理 注意到蝶形公式中的旋转因子Wn^k大量重复出现，因此必须要对旋转因子做好预处理工作。由于预处理数据是静态的，故可考虑将其放入纹理单元以加

一个很好一维傅立叶变换演示程序，对大家的理解有帮助

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窗口傅立叶变换与小波变换，窗口傅里叶变换的三维面形测量，窗口傅里叶变换轮廓术中窗口尺度选取的改进。