本人的课题是关于EIT采集系统，简单的说就是往人体注入特定频率的恒流源，再采集电压信号，通过分析电阻抗分布进行成像。采集的电压信号是需要进行FFT处理，只保留注入频率的信号成分。本文主要介绍如何在STM32F407上实现对特定频率进行FFT。关于快速傅里叶变化这里不做过多的介绍，具体可参考别人写的博客：如何FFT(快速傅里叶变换)求幅度、频率（超详细含推导过程）_XavZewen的博客使用DSP库进行FFT计算1.1DSP库开启STM32F407是具有浮点运算(FPU)功能，可以通过MDK配置：target->RoatingPointHardware->UseSinglePrecison中打开
我是OpenCV和图像处理算法方面的新手。我需要在C++中的OpenCV中进行离散傅里叶逆变换，但我不知道怎么做。我在互联网上搜索但没有找到答案。我正在使用此页面中的代码在我的程序中进行傅立叶变换:http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/core/discrete_fourier_transform/discrete_fourier_transform.html.我试图对该代码进行逆向操作，但我不知道我哪里做错了。我的代码在这里(我认为整个代码都是错误的):voiddoFourierInverse(constMat&src,Mat&dst){nor
一、前言 我想认真写好快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT），所以这篇文章会由浅到细，由窄到宽的讲解，但是傅里叶变换对于寻常人并不是很容易理解的，所以对于基础不牢的人我会通过前言普及一下相关知识。 我们复习一下三角函数的标准式：y=Acos(ωx+θ)+k A代表振幅，函数周期是2πw，频率是周期的倒数w2π，θ是函数初相位，k在信号处理中称为直流分量。这个信号在频域就是一条竖线。 我们再来假设有一个比较复杂的时域函数y=f(t)，根据傅里叶的理论，任何一个周期函数可以被分解为一系列振幅A，频率ω或初相位θ正弦函数的叠加y=A1sin(ω1t+θ1)+A2
这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicate:ReliableandfastFFTinJava我想用java实现一个快速傅立叶变换计算。java中有没有库可以进行傅里叶变换计算，我也想知道java中的音频库。
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。我们需要不断地获取音频纯频率到iPhone音频插孔麦克风输入，并识别特定频率。我已经阅读了有关FFT(/傅立叶变换)的2种方法:AurioTouch或使用Accelerate框架。我还找到了一个关于识别打击的教程——如果它只适用于麦克风，或者也适用于麦克风输入插孔，我无法理解？(一样？)苹果AurioTouch看起来又大又重，据我在大学的了解，傅立叶数学
我正在为iOS(即iPhone或iPad)实现大量使用快速傅里叶变换(以及一些信号处理操作，例如插值和重采样)的计算密集型应用程序。允许在iOS上运行FFT的最佳库和API是什么？我简要地研究了AppleMetal和ApplevDSP。我不确定vDSP使用GPU，尽管它似乎是高度并行化的并且使用SIMD。Metal似乎允许访问计算密集型应用程序的GPU，但我找不到用于FFT和基本信号处理操作的库(类似于AMD的clFFT)。Apple是否提供此类库？是否有其他适用于计算密集型应用的使用适用于iOS的GPU的API和库？谢谢。 最佳答案
我正在尝试处理音频数据。我正在使用Java。我已经将音频数据提取到一个数组中。现在我应该将N个数据样本传递给计算离散傅里叶变换(或更高效的快速傅里叶变换)的函数。我已经阅读了文档，但我越来越困惑。我要计算的是幅度谱(|X(k)|)。谁能帮我？谢谢 最佳答案 RichardG.Baldwin在Developer.com网站上有很多关于Java快速傅立叶变换算法的非常好的文章。特别是，以下文章应该被证明是有用的:玩转Java，了解快速傅立叶变换(FFT)算法http://www.developer.com/java/other/arti
这可能是一个非常幼稚的问题，但在这里。我想计算函数f(x)的傅立叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f(X)的FFT，它不会像我在一张纸上做的那样是f(x)的傅立叶变换。例如，如果我计算高斯的FFT，我应该得到一个高斯或一个实部非常类似于高斯的数组。这是代码。请让我知道我必须更改什么才能获得通常的傅里叶变换。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpN=128x=np.linspace(-5,5,N)y=np.exp(-x**2)y_fft=np.fft.fftshift(np.fft.fft(
目前我正在使用PIL和NumPy。我有一个彩色的png图片，我想:以灰度读入转换为NumPy数组对数组执行FFT显示图片这就是我正在尝试的(在带有--pylab标志的IPython中):In[1]:importImageIn[2]:img=Image.open('ping.png').convert('LA')In[3]:img_as_np=np.asarray(img)In[4]:img_as_npOut[4]:array(,dtype=object)In[5]:img_fft=fft.fft2(img_as_np)//IndexError:indexoutofrangeforarr
我目前正在尝试编写一些傅里叶变换算法。我从一个简单的DFT算法开始，如数学定义中所述:publicclassDFT{publicstaticComplex[]Transform(Complex[]input){intN=input.Length;Complex[]output=newComplex[N];doublearg=-2.0*Math.PI/(double)N;for(intn=0;n所以我用下面的代码测试了这个算法:privateintsamplingFrequency=120;privateintnumberValues=240;privatevoiddoCalc(obje
