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http://www.falstad.com/fourier/
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这就是连续傅里叶变换

=== 离散时间傅里叶变换 ===
当f(x)中的x是一个离散的变量时,傅里叶变换就变成了:

<<latex($$F(\omega) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} f(n) \,e^{-i \omega n} $$)>>

一维傅里叶变换

1. 傅里叶级数

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。

figure41.png

表示成数学表达式是这样子的:

$$f(x) = \frac{a_0}{2} +\sum_{n=1}^{\infty}[a_n \cos(n \omega x) + b_n \sin(n \omega x)]$$

其中

$$a_n = \frac{2}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) \cos(n \omega x)\, dx$$

$$b_n = \frac{2}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) \sin(n \omega x)\, dx$$

$$T = \frac{2\pi}{\omega}$$

这被称为傅里叶级数。由欧拉公式$$e^{i\theta}=cos\theta + sin\theta$$可将上述傅里叶级数公式变形为:

$$f(x) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} c_n e^{in \omega x}$$

$$c_n = \frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) e^{-in \omega x}\, dx$$

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

$$f(x) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} F(n) e^{in \omega x}$$

$$F(n) = \frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(x) e^{-in \omega x}\, dx$$

例子:

http://www.falstad.com/fourier/

2. 连续傅里叶变换

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$$\omega$$就趋向于无穷小,离散的求和就变成了连续的积分:

$$f(x) = \frac{1}{2\pi} \int _{-\infty}^{\infty} F(\omega)\ e^{ i \omega x }\,d \omega$$

其中

$$F(\omega) = \int _{-\infty}^\infty f(x)\ e^{- i\omega x}\,dx $$

这就是连续傅里叶变换

3. 离散时间傅里叶变换

当f(x)中的x是一个离散的变量时,傅里叶变换就变成了:

$$F(\omega) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} f(n) \,e^{-i \omega n} $$

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:

图像的频域增强 (2008-04-14 09:57:46由218编辑)

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