傅立葉變換和傅立葉級數的區別與聯絡（後續更新補充DTFT、DFS）
傅立葉級數僅適用於週期訊號，傅立葉變換可以視作傅立葉級數的延伸，可以用於分析非週期訊號的頻譜特性。事實上，引入衝擊函式後，週期訊號也可以進行傅立葉變換。
傅立葉級數：所有周期訊號都可以分解為不同頻率的各次諧波分量。
傅立葉變換：非週期訊號可以看作不同頻率的餘弦分量疊加，其中頻率分量可以是從0到無窮大任意頻率，而不是像傅立葉級數一樣由離散的諧波分量組成。
下面考慮這幾個問題：
l 如何由傅立葉級數延伸出傅立葉變換？
l 週期訊號的傅立葉變換與傅立葉級數的關係。
1. 如何由傅立葉級數延伸出傅立葉變換？
考慮週期訊號的其中一個週期的訊號。
則有：
由(5)可知，週期訊號fT(t)的傅立葉係數是該訊號其中一個週期的訊號f0
相關推薦
傅立葉變換和傅立葉級數的區別與聯絡（後續更新補充DTFT、DFS）
傅立葉級數僅適用於週期訊號，傅立葉變換可以視作傅立葉級數的延伸，可以用於分析非週期訊號的頻譜特性。事實上，引入衝擊函式後，週期訊號也可以進行傅立葉變換。 傅立葉級數：所有周期訊號都可以分解為不同頻率的
叢集和分散式相關概念的區別與聯絡
先說區別： 一句話：分散式是並聯工作的，叢集是串聯工作的。 1：分散式是指將不同的業務分佈在不同的地方。 而叢集指的是將幾臺伺服器集中在一起，實現同一業務。 分散式中的每一個節點，都可以做叢集。 而叢集並不一定就是分散式的。 舉例：就比如新浪網，訪問的人多了，他可以做一個群集，前面放一個響應伺服器，
Linux可重入函式和執行緒安全的區別與聯絡(轉)
*****可重入函式 函式被不同的控制流程呼叫,有可能在第一次呼叫還沒返回時就再次進入該函式,這稱為重入。 當程式執行到某一個函式的時候，可能因為硬體中斷或者異常而使得在使用者正在執行的程式
Python的例項方法、類方法和靜態方法之間的區別與聯絡
Python的例項方法、類方法和靜態方法 class Test: def test1(self): print('test......') @classmethod def test2(cls): print('test2......c
C++定義一個物件和new一個物件的區別與聯絡
由於對C++的使用時斷斷續續的，所以今天拿起來看了，C++中一個最大的特色就是有了類的設計思想 基本後面的所有包括封裝，多型，繼承等都是基於類的思想完成的。 類到物件的過程就是例項化的過程,我經常會看到兩種方式，一種是這樣的： class A{ 。。。 } void ma
CSS選擇器和jQuery選擇器的區別與聯絡
到底什麼是選擇器？通過常接觸的CSS選擇器和jQuery選擇器理解一下，我們知道CSS是用於分離網頁的結構和表現的，也就是說對於一個網頁，HTML定義網頁的結構，CSS描述網頁的樣子，一個很經典的例子是說HTML就像一個人的骨骼、器官，而CSS就是人的面板，有了這兩樣也就
SpringCloud | FeignClient和Ribbon重試機制區別與聯絡
在spring cloud體系專案中，引入的重試機制保證了高可用的同時，也會帶來一些其它的問題，如冪等操作或一些沒必要的重試。 今天就來分別分析一下 FeignClient 和 Ribbon 重試機制的實現原理和區別，主要分為三點： >1）FeignCl
深拷貝、淺拷貝以及引用傳遞和按值傳遞的區別與聯絡
python的值傳遞不會改變傳入引數的值，而引用傳遞傳入的是一個地址。有點相似c的指標。在執行完畢之後會改變傳入地址所指的值。 值傳遞型別例如以下： 上面的程式碼僅僅是將a的值作為引數傳遞進去。程式執行完之後a的值並未改變 1 2 3 4 5 6
代理模式和裝飾器模式的區別與聯絡
最近上javaeye，看到不少人討論java設計模式，本人只略熟悉幾種常用的設計模式，看到有人討論代理模式和裝飾器模式的區別，步驟是(poxy代理模式)1。定義一個介面2。業務類實現介面3。定義一個poxy類控制訪問實現類許可權Interface Forum{ publ
淺析資料庫(DB)、操作資料儲存(ODS)和資料倉庫(DW)的區別與聯絡
文章背景： 相信大部分剛接觸上面三個概念的同學，都多多少少會有些迷惑，現在我就給大家簡單分析下這三者的關係，希望大家對這三者的概念理解有所幫助吧。 本文主要從下面兩類關係來敘述上面三者的關係： 資料庫（DB）和資料倉庫（DW）的區別與聯絡操作資料儲存（ODS）和資料倉庫（DW）的區別與聯絡 資料庫與資
原子操作、訊號量、讀寫訊號量和自旋鎖的區別與聯絡
一.為什麼核心需要同步方法 併發指的是多個執行單元同時,並行被執行,而併發的執行單元對共享資源(硬體資源和軟體上的全域性變數,靜態變數等)的訪問則很容易導致競態。 主要競態發生如下： 1.對稱多處理器(SMP)多個CPU SMP是一種緊耦合,共享儲存的系統模型，它的特點是多個CPU使用共同的系統匯流排，因此
【GCN】圖卷積網路初探——基於圖（Graph）的傅立葉變換和卷積
本文為從CNN到GCN的聯絡與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi）的閱讀筆記，文中絕大部分公式和圖片摘自原文。 文章目錄 一、CNN（卷積神經網路）中的離散卷積 二、GCN基本概念介紹 （一）圖Grap
傅立葉變換 和 Gabor小波
1.傅立葉變換 1) 簡介 數字影象處理的方法主要分成兩大部分：空域分析法和頻域分析法。空域分析法就是對影象矩陣進行處理；頻域分析法是通過影象變換將影象從空域變換到頻域，從另外一個角度來分析影象的特徵並進行處理。頻域分析法在影象增強、影象復原、影象編碼壓縮及特徵編碼壓縮方
11.頻域裡的卷積——介紹，傅立葉變換和卷積，快速傅立葉變換（FFT）_1
目錄 介紹 FFT 介紹 我們將繼續討論頻率分析以及如何用頻率分量的概念來研究影象。如果你還記得上次我們講過的基於頻率的影象分解的概念。我們通過給你們看這張照片來回憶它（如圖）。這是著名的Dali圖片，當你在那裡允許高頻影象時，你會看到一個女人在欣賞地中海之類的東
分別用OpenCV-Python和Numpy實現傅立葉變換和逆傅立葉變換
Numpy實現 fft = np.fft.fft2(img) 將空間域轉化為頻率域 OpenCV實現 dft = cv2.dft(np.float32(img),flag=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 這個函式與np.fft.fft2(img)實現相同的功能，但要注意先
傅立葉變換和拉普拉斯變換
尤拉公式 證明過程如下 首先是泰勒展開 參考cosX和sinX的泰勒展開可以證明這個問題。 還有下面這個號稱宇宙最美公式 “自然底數e，自然數1和0，虛數i還有圓周率pi，它是這麼簡潔，這麼美麗啊！” 傅立葉級數 傅立葉在提出傅立葉變換時，堅持認為任何一個週期訊號都可
影象處理複習2——影象傅立葉變換和頻域濾波
影象處理複習 CH4 基本影象變換 4.1 DFT （1）一維DFT 一維DFT： F(u)=1N∑N−1x=0f(x)e−j2πuxN,x=0,1,…,N−1 其逆變換： f(x)=∑N−1u=0F(u)ej2πuxN,u=0,1
基於傅立葉變換和PyQt4開發一個簡單的頻率計數器
小學期的《訊號與系統》課，要求寫一個頻率計數器，下面是我個人理解的頻率計數 傅立葉變換的程式碼： # coding=utf-8 import numpy as np from scipy.io import wavfile import matplotlib.mlab as mlab import matp
OpenCV下利用傅立葉變換和逆變換實現影象卷積演算法,並附自己對於卷積核/模板核算子的理解!
學過訊號與系統的人都知道，卷積運算一般是轉化成頻率乘積再求逆來計算，因為這樣可以減少計算量，提高程式碼的效率。 影象卷積操作廣泛應用在影象濾波技術中。 影象卷積運算中一個重要概念是卷積核算子，它是模板核算子的一種，模板核算子實際上就是一個視窗矩陣，用這個視窗按畫素點滑動去
傅立葉變換和小波分析
無論是傅立葉變換還是小波變換，其實質都是一樣的，既：將訊號在時間域和頻率域之間相互轉換，從看似複雜的資料中找出一些直觀的資訊，再對它進行分析。由於訊號往往在頻域有比在時域更加簡單和直觀的特性，所以，大部分訊號分析的工作是在頻域中進行的。音樂——其實就是時/頻分析的一個極好