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二維傅里葉變換

  • 數字濾波變換

    數字濾波變換，其中包括 kfour 傅里葉級數逼近 kkfft 快速傅里葉變換 kkfwt 快速沃什變換 kkspt 快速三次平滑 klman 離散隨機系統的卡爾曼濾波 kkabg α-β-γ濾波

    標簽： 數字濾波 變換

    上傳時間： 2016-11-24

    上傳用戶：aappkkee

  • 本書共有數值計算中常用的VisualBasic子過程近200個

    本書共有數值計算中常用的VisualBasic子過程近200個，內容包括：解線代數議程組、插值、數值積分、特殊函數、函數逼近、隨機數、排序、特征值問題、數據擬合、議程求根和非線性議程組求解、函數的極值和最優化、傅里葉變換譜方法、數據的統計描述、解常微分議程組、兩點邊值問題的解法和解偏微分議程組，每一個子過程都包括功能、方法、使用說明、過程和例子五部分，本書的所有子過程都在VisualBasic5.0版本上進行過驗證，程序都能正確運行，同時配有光盤，包括所有子過程、驗證過程及所有驗證過程的VisualBasic工程項目。本書可供大專院校師生和科研院所、工礦企業的工程技術人員使用。

    標簽： VisualBasic 200 數值計算 子過程

    上傳時間： 2014-07-07

    上傳用戶：時代電子小智

  • 數字信號處理源代碼

    數字信號處理源代碼，包括沖激響應、傳遞函數、零相位函數、全通函數、離散時間傅里葉變化、離散傅里葉變化、濾波器設計及級聯

    標簽： 數字信號處理 源代碼

    上傳時間： 2014-01-07

    上傳用戶：朗朗乾坤

  • 數字信號處理 信號與系統響應（1） 熟悉連續信號經理想采樣前后的頻譜變化關系

    數字信號處理 信號與系統響應（1） 熟悉連續信號經理想采樣前后的頻譜變化關系，加深對時域采樣定理的理解。 （2） 熟悉時域離散系統的時域特性 （3） 利用卷積方法觀察分析系統的時域特性 （4） 掌握序列傅里葉變換的計算機實現方法，利用序列的傅里葉變換對連續信號、離散信號及系統響應進行頻域分析。

    標簽： 數字信號處理 信號與系統 變化 連續信號

    上傳時間： 2013-12-23

    上傳用戶：啊颯颯大師的

  • PWM波形產生舉例

    PWM波形產生舉例，TMS320快速傅里葉變換，串行外設接口應用舉例

    標簽： PWM 波形產生 舉例

    上傳時間： 2014-01-03

    上傳用戶：qiaoyue

  • 選取windows系統自帶的ding.wav信號作為分析對象

    選取windows系統自帶的ding.wav信號作為分析對象，在Matlab軟件平臺下，利用函數wavread對音頻信號進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數，聽一下原始聲音sound(y, fs, bits)。 （2）音頻信號的頻譜分析，先畫出音頻信號的時域波形；然后對音頻號進行快速傅里葉變換fft(y,N)，N取32768，畫出信號的頻譜特性，加深對頻譜特性的理解。 （3）根據頻譜，反演時域特性，畫出時域波形。尋找幅值最大的兩個頻率，此頻率除以fft點數在乘以采樣頻率就是信號的主頻，即可合成信號的時域圖形，聽一下聲音。 （4）對原音頻信號進行1024點的分段付立業分析meshgrid （5）根據主要頻線合成音頻，并畫出時域圖形，試聽合成效果。 （6）采用線性插值（linspace）和傅立業反變換(fliplr, ifft)分別合成音頻，并畫出時域圖形，試聽效果。

    標簽： windows ding wav

    上傳時間： 2013-12-16

    上傳用戶：dengzb84

  • fft使用C語言編程

    fft使用C語言編程，快速傅里葉變換，有文本說明，可使用

    標簽： fft C語言編程

    上傳時間： 2013-12-31

    上傳用戶：253189838

  • 一些數字信號處理課程的小程序

    一些數字信號處理課程的小程序，包括零極點，傅里葉變換等

    標簽： 數字信號處理 程序

    上傳時間： 2017-03-07

    上傳用戶：shizhanincc

  • 這是一個PPT文檔

    這是一個PPT文檔，講述了快速傅里葉變換的各種算法

    標簽： 文檔

    上傳時間： 2017-03-09

    上傳用戶：問題問題

  • 摘要:為了提高圖像復原算法的性能 ,提出了一種改進的奇異值分解法估計圖像的點擴散函數。從圖像的退化離散模型 出發 ,對圖像進行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數以減少噪聲對估計的影響。利

    摘要:為了提高圖像復原算法的性能 ,提出了一種改進的奇異值分解法估計圖像的點擴散函數。從圖像的退化離散模型 出發 ,對圖像進行逐層分塊奇異值分解 ,并自動選取奇異值重組階數以減少噪聲對估計的影響。利用理想圖像奇異值向 量平均能譜指數模型 ,估計點擴散函數奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時域結果。實驗結果表明 ,該方法能 在不同信噪比情況下估計成像系統的點擴散函數 ,估計結果比原有估計方法有所提高 ,有望為圖像復原算法的預處理提 供一種有效的手段。

    標簽： 圖像 奇異值分解 函數 減

    上傳時間： 2014-08-06

    上傳用戶：litianchu

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