使用 FFT 進行圖像壓縮會導致出現斑點區域
[英]Image compression with FFT causes patchy areas
我正在嘗試使用 fft 實現圖像壓縮。 我遵循以下步驟： 將輸入圖像的高度和重量填充為 2 的冪（以便於 DFT 應用） 對於每個紅色、綠色和藍色通道： 將每一行轉換為其 DFT 將每一列轉換為其 DFT 將元素底部的CR%（壓縮率）置零（根據絕對值的大小） 對每一列進行逆變換對每一行進行逆變換將圖 ...
С++ OpenCV - cv::dft - 不計算負頻率項
[英]С++ OpenCV - cv::dft - Without computing negative frequency terms
如果我執行以下代碼： 然后 outArr 數組將包含： 雖然我需要一個不計算負頻率項的結果，即： 我怎樣才能做到這一點？ PS numpy.fft.rfft() 在 python 中的工作方式類似。 ...
無法從 FFT 中區分四個余弦
[英]Unable to distinguish four cosines from a FFT
我有四個頻率為 400e-3、500e-3、600e-3 和 700e-3 的余弦，我正在嘗試對它們進行 FFT，但在我需要的時間內，我無法區分這四個。 有沒有辦法在不改變 1.76 的 tmax 時間和頻率的情況下區分峰值？ 結果如下： ...
從頭計算傅立葉變換時，是什么導致這些周期性尖峰？
[英]What causes these periodic spikes when computing Fourier Transform from scratch?
我最近寫了一個小 Python 程序，從基礎計算信號的傅立葉變換，以便學習和檢查我對這個函數如何工作的理解： 在一個簡單的正弦波上運行它並繪制結果圖后，我看到了預期的 314 Hz 處的大尖峰，但我也看到圍繞它的較小的周期性尖峰並逐漸變細。 通過一些擺弄，我意識到周圍尖峰的頻率與我正在積分的窗口 ...
通過自相關在 Python 中計算功率譜
[英]Calculating a Power Spectrum in Python via Autocorrelation
我想通過使用累積量來計算 8192 數據向量的功率譜。 我計算了 128 個最大移位的自相關，將其減少了信號的平均值並執行了 fft。 結果是復雜的，而不是真實的和積極的。 我哪里做錯了？ 這是我的代碼。 ...
為什么頻率區間的數量由 DFT 中的幀大小決定？
[英]Why is the Number of Frequency Bins Determined by the Frame Size in the DFT?
我目前正在使用傅里葉變換，我注意到 FFT 的輸出通常具有維度 (n_fft, )，其中 n_fft 是 FFT 中要考慮的樣本數，盡管有些實現會丟棄高於奈奎斯特頻率的頻率區間。 我無法理解的是為什么頻率分辨率取決於 FFT 中考慮的樣本數量。 有人可以解釋一下這背后的直覺嗎？ ...
通過 cv::dft() 和 cv::DFT_INVERSE 的往返導致一維樣本的幅度加倍
[英]Round trip through cv::dft() and cv::DFT_INVERSE leads to doubling magnitude of 1d samples
我正在玩一些玩具代碼，試圖驗證我是否了解離散傅里葉變換在 OpenCV 中的工作原理。我發現了一個相當令人困惑的案例，我相信原因是我調用的標志 cv::dft () 與，不正確。 我從實值（例如音頻）樣本的一維數組開始。 （作為列存儲在 cv::Mat 中。） 我使用 cv::dft() 來獲取傅 ...
圖像和相關單元的傅立葉變換
[英]Fourier Transform of an image and associated units
我有以下相當簡單的問題，不幸的是我沒有前進。 想象一個簡單的 2D 圖像，其中包含像素和圖像的每個像素的唯一值。 例如，讓圖像大小為 512x512 像素，尺寸為 10 nm x 10 nm。 由於我想在頻率空間中查看圖像，因此我計算了圖像的傅里葉變換。 當然，圖像仍然有 512x512 像素，但單 ...
如何 plot 對帶有正弦光柵的圖像的一維 DFT 結果，當它只顯示完全黑暗的圖像時
[英]How to plot the result of 1D DFT on an image with sinus gratings when it only shows completely dark image instead
我一直在玩一點以了解 2D DFT 的工作原理。 據我了解，2D-DFT 執行列方式 fft，然后執行行方式 fft。 所以現在我想檢查對圖像執行一維 DFT 后的結果。 所以為此我制作了簡單的正弦梯度：import numpy as np import matplotlib.pyplot as p ...
當實數和復數指數分量具有不同的數據樣本時，如何獲得 DFT？
[英]How can I obtain the DFT when the real and complex exponential components have different data samples?
我正在嘗試計算DFT （離散傅里葉變換），其中復分量的計算為 0<=n<=N-1，N = 100，k = 1 到 k = 5。如圖所示 然后生成脈沖信號x[n] ，它具有 N = 200 和 L = 5，如圖所示。 我嘗試通過執行以下操作來計算 DFT： 但是，由於它們具有不同的形狀[ ...
離散傅里葉變換：2D 周期信號的逆會導致頻率加倍
[英]Discrete Fourier Transform: Inverse of a 2D periodic signal results in doubled frequency
當將周期性二維信號從圖像空間轉換到傅立葉空間並返回時，重建信號的頻率是原始信號的兩倍（見下圖）。 我嘗試使用 NumPy 和 OpenCV 的離散傅里葉變換，結果相同。 使用 1D DFT 和 IDFT 時不會出現此問題。 你有什么想法這個問題的根源是什么以及如何解決它？ 這是 Python 中的 ...
如何從 DCT 系數計算信號的“能量”？
[英]How to calculate the "energy" of a signal from DCT coefficients?
我想計算由n 個最大 DCT（離散余弦變換）系數表示的 2D 信號/圖像的能量比例。 我發現的是這個，但我不太明白為什么我只能使用 L2 規范。 我也沒有找到它的其他來源。 https://www.mathworks.com/help/signal/ref/dct.html?searchHig ...
如何找到這個 DFT 的傅立葉系數？
[英]How can find the Fourier Coefficents of this DFT?
我有一個包含 16 個元素的數據： 我像狄拉克信號一樣做 DTFT-DFT： 問題是我想用余弦和正弦分量來寫這個信號。 但我真的不知道我該怎么辦。 謝謝大家，埃姆雷。 ...
使用opencv將圖像的輪廓提取為連續路徑
[英]Extracting the outline of an image as a continuous path using opencv
背景 因此，我目前正在開展一個項目，該項目是編碼列車傅立葉變換系列的擴展。 非常感謝他激發了這個項目！ 在觀看了他關於編碼列車徽標的傅立葉變換的視頻后，我認為嘗試將其應用於任何圖像會很有趣。 我的目標是能夠將任何圖像中主體的輪廓作為 DFT 算法的連續路徑提供，以便我可以可視化所述路徑的傅立葉變換 ...
Python中不均勻時間序列數據的FFT
[英]FFT of uneven time series data in Python
我有一個時間序列數據說 t = [1, 5, 6, 8.5, 12, 20, 21.5, 22.3, 27, 30] 以秒為單位，相應時間 (t) 的電場說 E。現在，你可能有注意到時間間隔 (dt) 不是均勻的或固定的。 因此，我實現了手動定義 FFT，而不是調用內置 FFT() functio ...
為什么我的 FFT 圖有這些水平線？
[英]Why do my FFT plots have these horizontal lines?
我是 Python 和信號處理的新手，我遇到了 FFT 問題。 我應該分析一組數據並從中找到調制頻率。 為此，我編寫了一個基本的 FFT 腳本，而 output 看起來有點奇怪。 它確實像正常的 FFT 圖一樣顯示峰值。 但是，對於每條線，它都有一條連接兩端的水平線，而不是兩端展開。 我想問這里可 ...
求周期下如何理解離散傅里葉變換的結果？
[英]How to understand the result of Discrete Fourier Transform under period finding?
我正在學習如何使用離散傅里葉變換（DFT）來找到關於a^x mod(N)的周期，其中x是正 integer， a是任何素數， N是兩個素因數p和q 。 比如2^x mod(15)的周期是4， DFT的結果如下， （引自O'Reilly Programming Quantum Computer ...
功率譜密度的歸一化常數
[英]Normalization Constant for Power Spectral Density
據我所知，功率譜密度（PSD）應該與采樣的總時間（或又稱采樣的 N 點）保持相對恆定，但是我很難獲得這個結果。 正如我從離散傅里葉變換 (DFT) 中了解到的，幅度歸一化是 1/N。 （例如，幅度譜 = DFT/N）。 然而，從各種來源來看，PSD 被定義為 (DFT * DFT-conjugat ...
R：逆 fft() 以確認我的手動 DFT 算法不准確？
[英]R: Inverse fft() to confirm my manual DFT algorithm inaccurate?
使用 R，在評估我自己手動實現的 DFT 的一些准確性指標之前，我想通過執行以下操作對 stats::fft() 的執行情況進行全面檢查： 但我想自己編寫 DFT 的代碼，以確保我理解它，然后將其反轉，希望它是相同的： 即使沒有公制，plot 也很明顯這里有問題 - 它的幅度較低，可能反相，並且鋸 ...
振動數據 Javascript 中的 FFT 計算
[英]FFT calculation in Javascript of vibration data
問題：- 我必須計算時間序列數據的 FFT。 時間序列數據是什么？ 我有一個振動傳感器，它給我 x 和 y 坐標的位移數據。 有什么問題？ 雖然我找到了一些，但我找不到合適的庫來工作，但我不知道它是否工作正常。 te 據我所知，我們需要采樣率和FFTsize （元素數）來計算 FFT 我使用了庫h ...