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低通滤波器和离散时间傅里叶变换

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

低通滤波器和离散时间傅里叶变换之间的区别

低通滤波器 vs. 离散时间傅里叶变换

低通滤波器(Low-pass filter)容许低频信号通过,但减弱(或减少)频率高于截止频率的信号的通过。对于不同滤波器而言,每个频率的信号的减弱程度不同。当使用在音频应用时,它有时被称为高频剪切滤波器,或高音消除滤波器。 高通滤波器则相反,而带通滤波器则是高通滤波器同低通滤波器的组合。 低通滤波器概念有许多不同的形式,其中包括电子线路(如音频设备中使用的hiss滤波器、平滑数据的数字算法、音障(acoustic barriers)、图像模糊处理等等)。低通滤波器在信号处理中的作用等同于其它领域如金融领域中移动平均数(moving average)所起的作用;这两个工具都通过剔除短期波动、保留长期发展趋势提供了信号的平滑形式。. 在数学中,离散时间傅里叶变换(DTFT,Discrete-time Fourier Transform)是傅里叶分析的一种形式,适用于连续函数的均匀间隔采样。离散时间是指对采样间隔通常以时间为单位的离散数据(样本)的变换。仅根据这些样本,它就可以产生原始连续函数的连续傅里叶变换的的以频率为变量的函数。在采样定理所描述的一定理论条件下,可以由DTFT完全恢复出原来的连续函数,因此也能从原来的离散样本恢复。DTFT本身是频率的连续函数,但可以通过离散傅里叶变换(DFT)很容易计算得到它的离散样本(参见对DTFT采样),而DFT是迄今为止现代傅里叶分析最常用的方法。 这两种变换都是可逆的。离散时间傅里叶逆变换得到的是原始采样数据序列。离散傅里叶逆变换是原始序列的周期求和。快速傅里叶变换(FFT)是用于计算DFT的一个周期的算法,而它的逆变换会产生一个周期的离散傅里叶逆变换。.

之间低通滤波器和离散时间傅里叶变换相似

低通滤波器和离散时间傅里叶变换有(在联盟百科)2共同点: 赫兹采样定理

赫兹

赫兹(符号:Hz)是频率的国际单位制单位,表示内周期性事件发生的次数。赫兹是以首个用实验验证电磁波存在的科学家海因里希·赫兹命名的,常用于描述正弦波、乐音、无线电通讯以及计算机时钟频率等。.

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采样定理

在数字信号处理领域,采样定理是连续信号(通常称作“模拟信号”)与离散信号(通常称作“数字信号”)之间的一个基本桥梁。它确定了信号带宽的上限,或能捕获连续信号的所有信息的离散采样信号所允许的采样频率的下限。 严格地说,定理仅适用于具有傅里叶变换的一类数学函数,即频率在有限区域以外为零(参照图1)。离散时间傅里叶变换(的一种形式)提供了实际信号的解析延拓,但只能近似该条件。直观上我们希望,当把连续函数化为采样值(叫做“样本”)的离散序列并插值到连续函数中,结果的保真度取决于原始采样的密度(或采样率)。采样定理介绍了对带宽限制的函数类型来说保真度足够完整的采样率的概念;在采样过程中"信息"实际没有损失。定理用函数的带宽来表示采样率。定理也导出了一个数学上理想的原连续信号的重构公式。 该定理没有排除一些并不满足采样率准则的特殊情况下完整重构的可能性。(参见下文非基带信号采样,以及壓縮感知。) 奈奎斯特–香农采样定理的名字是为了紀念哈里·奈奎斯特和克劳德·香农。该定理也被、等人独立发现。所以它还叫做奈奎斯特–香农–科特尔尼科夫定理、惠特克–香农–科特尔尼科夫定理、惠特克–奈奎斯特–科特尔尼科夫–香农定理及插值基本定理。.

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上面的列表回答下列问题

低通滤波器和离散时间傅里叶变换之间的比较

低通滤波器有42个关系,而离散时间傅里叶变换有15个。由于它们的共同之处2,杰卡德指数为3.51% = 2 / (42 + 15)。

参考

本文介绍低通滤波器和离散时间傅里叶变换之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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