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| <<latex($$F(u)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-j2 \pi ux}dx$$)>> | <<latex($$c_n = \frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) e^{-in \omega x}\, dx$$)>> |
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| <<latex($$c_n = \frac{1}{%}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) e^{-in \omega x}\, dx$$)>> | 这里的系数cn经常被表示成函数的形式F(n),它是一个离散的函数,即 <<latex($$f(x) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} F(n) e^{in \omega x}$$)>> <<latex($$F(n) = \frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) e^{-in \omega x}\, dx$$)>> 当周期趋向无穷大时,函数f变为非周期函数,其傅里叶级数中的<<latex($$\omega$$)>>就趋向于无穷小,离散的求和就变成了连续的积分: <<latex($$f(x) = \int _{-\infty}^{\infty} F(u)\ e^{ i 2 \pi u }\,du$$)>> |
一维傅里叶变换
任何一个周期函数都可以由一些不同频率的正弦(或余弦)函数线性叠加得到。
表示成数学表达式是这样子的:
其中
这被称为傅里叶级数。由欧拉公式
可将上述傅里叶级数公式变形为:
这里的系数cn经常被表示成函数的形式F(n),它是一个离散的函数,即
当周期趋向无穷大时,函数f变为非周期函数,其傅里叶级数中的
就趋向于无穷小,离散的求和就变成了连续的积分:
二维离散傅里叶变换
- 什么是傅立叶变换?如何进行一维和二维的傅立叶变换?傅立叶变换有什么特性?
- 什么是离散余弦变换?它与傅立叶变换有什么关系?它有什么特点和应用?
- 频域图像处理的过程是怎样的?
- 如何设计低通滤波器?
- 如何设计高通滤波器?
参考资源: