dft

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이산 퓨리에 변환을 사용하여 함수의 근사값을 얻으려고합니다.이 함수의 2M + 1 값이 주어졌습니다. 내가 계수와 근사에 대한 몇 가지 표현을 본 적이 있지만 내가 원래하려고했던 사람이 있었다 (12)와 I 링크에 대해 사과 * http://www.chebfun.org/docs/guide/guide11.html 에로 (13),하지만 분명히 StackOver

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시계열 DFT 신호 클러스터링

나는 시계열 데이터 집합을 가지고 있는데, 이는 치수를 줄이기 위해 dft 신호로 변환하려고합니다. dft로 변환 한 후 k- 평균 알고리즘을 사용하여 결과로 얻은 dft 데이터 세트를 클러스터링하려고합니다. dft 신호에는 허수가 포함되어 있기 때문에 어떻게 하나의 신호를 클러스터링 할 수 있습니까?

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OpenCV의 DFT 기반의 컨볼 루션은

I이 문서에서 this OpenCV example에 기초한 스펙트럼 이미지 필터링을 구현하는 시도 및 여기서 편의상 복사 시프트된다 : I는 A (512 × 512)로서 레나 이미지 식별 필터를 사용 void convolveDFT(InputArray A, InputArray B, OutputArray C) { C.create(abs(A.rows

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ssis의 플랫 파일에서 오류 행 건너 뛰기

플랫 파일에서 데이터를로드하려고합니다. 이 파일의 크기는 약 2.5GB이고 행 수는 10 억에 가깝습니다. DFT 내부에 플랫 파일 소스를 사용하고 있습니다. 파일 안의 행은 열 패턴을 따르지 않습니다. 예를 들어 추가 구분 기호가 있거나 텍스트 한정자를 한 열의 값으로 말하면됩니다. 난 그 행을 건너 뛰고 올바른 형식을 가진 행의 나머지를로드 싶어요. S

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FPGA에서 vhdl 코어를 사용하여 DFT 위상 및 진폭을 계산하십시오.

아날로그 파형의 위상 및 진폭을 찾는 방법은 무엇입니까? 하나의 센서에서 하나의 아날로그 신호를 수신하고 있는데, 그 아날로그 파형을 사용하여 기본 주파수와 두 번째 고조파에 대한 DFT (위상, 진폭)를 찾고 싶습니다. FPGA에 적용된 ADC를 통해 아날로그 신호를 변환했습니다. 그 FPGA에서 IP DFT 4.0 코어를 사용하고 싶지만 DFT 코어 출

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opencv DFT 소스 코드 N 포인트 복잡한 DFT를 사용하여 2N 포인트 DFT를 얻는 방법을 알고 있지만 왜 그 프로세스 후에 다른 회전이 필요한지 알지 못합니다.

dst는 복잡한 DFT 결과이며이 섹션 코드가 완료되면 마지막 결과입니다. for(j = 2, wave++; j < n2; j += 2, wave++) { /* calc odd */ h2_re = scale2*(dst[j+1] + t); h2_im = scale2*(dst[n-j] - dst[j]); /* calc e

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FFTS FFT와 Matlab FFT 간의 다른 결과 값

fft를 처음 사용합니다. 나는 Matlab의 코드를 java/c로 변환하여 Android 장치에서 사용하고 있습니다. 나는 Jtransform과 Jwave와 같은 순수한 자바 fft 라이브러리로 이것을 할 수 있지만 네이티브 퍼포먼스는 FFTS (https://github.com/anthonix/ffts)를 사용하고 싶지만 출력은 같지 않다. 왜 그런지

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DFT에서 x 축의 변환이 matlab에서 비평 행 간격 샘플의 경우에만 적용

DFT에서 x 축 변환에 문제가 있습니다. 내 x 축의 샘플 모델은 미터 (m)이고 y 축은 rho (산란 길이 밀도)를 나타냅니다. matlab에 fft(rho)을 가져간 후에 나는 강도를 얻을 것이지만 x 축을 얻는 방법을 알 수는 없다. DFT 이후 x 축을 계산하기위한 특정 수식이나 한계가 있는지 알고 싶습니다. 여기 난 그냥 내 x 축에 대한 값을

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dt = 0.02로 DFT를 계산하려면 어떻게해야합니까?

이제 DFT가 어떻게 작동하는지 이해하려고합니다. 그래서 내가 matlab에이 아래의 MATLAB 코드로 할 구현했습니다. 함수 clear all clc N=8; dt=0.02; fs=1/dt; T=0.16; tspan = (0:N-1)/fs; y = 5+cos(2*pi*12.5*tspan)+sin(2*pi*18.75*tspan); X=

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원시 오디오 (PCM)의 특정 주파수/톤 감지

동일한 주파수로 생성 된 두 개의 유사한 톤을 포함하는 오디오를 몇 초 동안 녹음했습니다. 그들은 몇 초 정도 떨어져 있습니다. 제가하고 싶은 것은 첫 번째 톤의 끝과 두 번째 톤의 시작 부분을이 오디오 파일에 대해 얼마나 많은 샘플을 뽑아 놓았는지를 감지하는 것입니다. 48KHz 오디오에서 16 비트 부호있는 PCM을 가정하고 원시 오디오를 나타내는 바이