나는 파이썬에서 Hankel Transform을위한 기존의 구현을 찾고있다. (사실 나는 두 개의 2 차원 방사형 대칭 함수의 대칭 푸리에 변환에 더 많이 관여하지만 hankel 변형으로 쉽게 축소 될 수있다.). 나는 hankel 파이썬 모듈에 대해 알고 있지만, 입력에 대해서는 람다 함수가 필요하지만 1d 배열 만 필요합니다. 의견이 있으십니까? 당신이
현재 사용자의 손가락이 빨갛게 나오는 것과 관련하여 데이터가 상당히 잡음이 많으므로 FFT를 실행하여 잡음을 줄이고 싶습니다. this image의 왼쪽에있는 데이터는 현재 내 데이터와 비슷합니다. vDSP에 관한 Apple 설명서를 숙지했지만 Apple vDSP 및 Accelerate 프레임 워크를 사용하여 Fast Fourier Transform을 구현
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
다음 알고리즘은 무엇입니까? 어떤 I는 다음의 소스 코드에서 이해하기이다 : dir은 FFT의 방향 : 순방향 = 1, 역 = -1. x는 y 여기 m 무엇 허수 입니다 실수 부? x = {1,1,1,0,0,0,0} 및 y = {000000000} 인 경우, m의 값은 무엇입니까? //Inplace 1D FFT
public static void
RTL-SDR을 사용하여 특정 주파수에서 전력을 얻으려고합니다. 저는 온라인에서 찾은 FFT 예제를 적용하고 있습니다. 여기에 약식 코드 (불필요한 것들을 제거함) : import matplotlib.mlab as mlab
import rtlsdr
NFFT=1024
dwell = 0.016
sample_rate = 2.4e6
offset = 2
FFTW를 사용하여 간단한 실제 데이터 변환을 계산하는 코드를 작성하고 있습니다. 나는 FFTW의 스펙트럼을 동일한 데이터의 FT와 비교하기를 원한다. 내 DFT 데이터 길이는 5000입니다. 그러나 훨씬 큰 FFTW 크기 (예 : N=450000)를 사용하더라도 원하는 주파수 해상도를 얻지 못합니다. 즉, 출력 스펙트럼에서 각 주파수 빈들 사이에는 큰 간
주파수 도메인 위상 편이를 구현하려고하지만 확실하지 않은 점이 적습니다. 1- 호프 크기가 50 % 인 해닝 창을 사용하여 사인 신호 또는 스위프 신호에서 완벽한 재구성을 얻을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 홉 크기> 50 %를 사용할 때 어떻게 결과를 표준화해야합니까? 2- 낮은 주파수 신호 (f < 100, 창 크기 < 1024, fs = 4410
입력 신호가 있고 FFT를 계산했습니다. 그 후, 모든 스펙트럼이 아닌 주파수 대역에서 RMS 만 계산해야합니다. 나는 Parseval의 정리를 적용하여 전체 스펙트럼의 RMS 계산을 해결했지만이 RMS를 "선택적"으로 계산하는 방법은 무엇입니까? 관심있는 세 가지 frecuencies (F0, FC, F1)를 얻으려면 올바르게 계산 된 인덱스가 있지만이
다양한 사인 곡선 웨이브 함수를 단일 웨이브 패킷으로 결합하기 위해 푸리에 변환에서 숫자 데이터뿐만 아니라 기호를 사용할 수있는 Java 프로그램을 만들려고합니다. 위치 파 함수를 운동량 파 함수로, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 여기에있는 Princeton 같은 알고리즘을 사용해 보았습니다. 그러나 실제 사인 그래프뿐만 아니라 변수에 e^ikx 형식의