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傅里叶分析和滤波

傅里叶变换、卷积、数字滤波

变换和滤波器是用于处理和分析离散数据的工具,常用在信号处理应用和计算数学中。当数据表示为时间或空间的函数时,傅里叶变换会将数据分解为频率分量。fft 函数使用快速傅里叶变换算法,相对于其他直接实现,这种方式能够减少计算成本。有关傅里叶分析的更多详细介绍,请参阅傅里叶变换。在使用传递函数修改输入数据的幅值或相位时,convfilter 函数也是很有用的工具。

函数

全部展开

fft快速傅里叶变换
fft2二维快速傅里叶变换
fftnN 维快速傅里叶变换
fftshift将零频分量移到频谱中心
fftw定义用来确定 FFT 算法的方法
ifft逆向快速傅里叶变换
ifft2二维逆向快速傅里叶变换
ifftn多维逆快速傅里叶变换
ifftshift逆零频平移
nextpow22 的更高次幂的指数
interpft一维插值(FFT 方法)
conv卷积和多项式乘法
conv2二维卷积
convnN 维卷积
deconv去卷积和多项式除法
filter1 维数字滤波器
filter2二维数字滤波器
ss2tf将状态空间表示形式转换为传递函数
padecoef时滞的 Padé 逼近

主题

傅里叶变换

傅里叶变换是用于在许多应用中分析数据的强大工具,包括用于信号处理的傅里叶分析。

基本频谱分析

使用傅里叶变换对时域信号进行频率和功率频谱分析。

二维傅里叶变换

将二维光学数据变换为频率空间。

使用卷积对数据进行平滑处理

使用卷积对包含噪声的二维数据进行平滑处理。

滤波数据

滤波是一种数据处理技术,用于使数据平滑或修改特定数据特性(例如信号振幅)。

特色示例