**多尺度傅里叶描述子(Multiscale Fourier Descriptor, MFD)**是一种在图像处理和计算机视觉领域中用于形状分析和描述的技术。它基于经典的傅里叶变换理论，通过在不同尺度上对图像边缘进行傅里叶变换来提取形状特征，从而实现对复杂形状的精确描述和匹配。 傅里叶描述子（Fourier Descriptor）源于傅里叶分析，它是将离散图像轮廓转换到频域，利用傅里叶变换得到图像形状的频率表示。这种表示方式可以捕捉到形状的周期性和旋转不变性，对于形状识别和匹配具有重要意义。在单尺度傅里叶描述子中，通常是对整个图像轮廓进行变换，但在多尺度情况下，会先对图像进行分段或缩放，然后在每个尺度上分别进行傅里叶变换，以获取更丰富的形状信息。 **形状描述**：在图像分析中，形状描述是关键步骤，它需要准确地提取出图像中的物体边界，并用一组数值特征来表示这些形状。多尺度傅里叶描述子能够提供这样的描述，它通过不同尺度下的频域信息，能够捕捉到形状的细节变化，无论是大范围的形状特征还是微小的局部细节。 **模式识别**：在多尺度傅里叶描述子的应用中，模式识别是一个重要领域。通过对不同形状的多尺度傅里叶表示进行比较，可以有效地识别和分类不同的图像模式，如物体、纹理等。这种方法在识别系统中尤其有用，因为它对形状的旋转、缩放和噪声有较好的鲁棒性。 **形状匹配**：形状匹配是图像处理中的另一项关键技术，常用于图像检索、目标检测和跟踪等任务。多尺度傅里叶描述子在形状匹配中的优势在于其尺度不变性，即无论物体在图像中的大小如何，其傅里叶描述子都能保持相似，这大大提高了匹配的准确性和稳定性。 在压缩包中的"多尺度傅里叶描述子"可能包含源代码、算法实现、示例数据和相关文档，这些都是为了帮助用户理解和应用MFD。通过这些资源，开发者和研究人员可以学习如何使用多尺度傅里叶描述子进行形状分析，包括如何进行图像预处理、如何提取边缘、如何进行多尺度变换以及如何计算和比较描述子以实现形状匹配。 多尺度傅里叶描述子是一种强大的工具，它在图像分析、模式识别和形状匹配等领域有着广泛的应用，其优点在于能够处理形状的复杂性，同时保持对形状变化的敏感性和对噪声的抵抗力。通过深入理解并熟练运用这一技术，可以解决很多实际问题，提高计算机视觉系统的性能。

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对傅立叶变换，一些FFT，LPC等的描述和详细说明。可运行项目演示了对连续音频的DCT变换，并显示和编辑具有不同缩放比例的音频源。

Fourier analysis an introduction 第5章习题答案

matlab傅里叶描述子代码信息 使用傅立叶变换和互信息进行形状识别。 以下论文使用了该仓库中的Matlab和C ++代码： N Govender，J Warrell，P Torr和F Nicolls，“使用傅立叶描述符和互信息的2D主动形状识别的概率模型”，计算机科学进展，土耳其伊斯坦布尔，2014年8月22-23日，第69-74页

详细讲解fft算法的英文书籍。包括算法的原理和各种实现细节。

离散余弦压缩代码matlab 傅里叶变换 为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散余弦变换（IDCT） 如果您有类似的作业，请不要复制该代码，请尝试理解它。

这是英国公开大学的数学课件,是讲述傅立叶系数的.

DFT的matlab源代码傅立叶和希尔伯特变换 分析信号的工具 目前有3个文件。 FFT.cpp是快速傅立叶变换的一个实现（仍然缺少逆变换实现），在main函数中有一个示例，该示例使用转换后的数据向量写出一个文件。 hilbert c ++。cpp是Hilbert变换的实现（使用DFT而不是FFT，仍然尝试在此处实现FFT而不是DFT）。 modulation.cpp是AM调制的一种实现方式，用于信号分析，包括SSB调制及其各自的解调。 请注意，在最后一个文件中，我使用了hilbert c ++。cpp中定义的函数，因此，如果要使用在那里定义的函数，则必须将其作为头文件.h包括在内。