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傅里叶变换和降采样

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

傅里叶变换和降采样之间的区别

傅里叶变换 vs. 降采样

傅里叶变换(Transformation de Fourier、Fourier transform)是一种線性积分变换,用于信号在时域(或空域)和频域之间的变换,在物理学和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。实际上傅里叶变换就像化学分析,确定物质的基本成分;信号来自自然界,也可对其进行分析,确定其基本成分。 经傅里叶变换生成的函数 \hat f 称作原函数 f 的傅里叶变换、亦称频谱。在許多情況下,傅里叶变换是可逆的,即可通过 \hat f 得到其原函数 f。通常情况下,f 是实数函数,而 \hat f 则是复数函数,用一个复数来表示振幅和相位。 “傅里叶变换”一词既指变换操作本身(将函数 f 进行傅里叶变换),又指该操作所生成的复数函数(\hat f 是 f 的傅里叶变换)。. 在數位信號處理領域中,降採樣是一種多速率數位訊號處理的技術或是降低信號採樣率的過程,通常用於降低數據傳輸速率或者數據大小。 跟插值互補,插值是用來增加取樣頻率。降採樣的過程中會運用濾波器降低混疊造成的失真,因為降採樣會有混疊的情形發生,系統中具有降採樣功能的部分稱為降頻器。 降採樣因子(常用表示符號為"M")一般是大於1的整數或有理數。這個因子表達採樣週期變成原來的M倍,或者等價表示採樣率變成原來的1/M倍。 採樣率的降低會造成頻譜的壓縮,因此需要利用濾波器確保在較低的採樣頻率下不發生混疊,確保奈奎式採樣定理依舊成立。.

之间傅里叶变换和降采样相似

傅里叶变换和降采样有(在联盟百科)5共同点: 卷积傅里叶级数离散时间傅里叶变换赫兹数字信号处理

卷积

在泛函分析中,捲積、疊積、--積或旋積,是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子,表徵函数f与经过翻转和平移的g的乘積函數所圍成的曲邊梯形的面積。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数,卷积还可以被看作是“滑動平均”的推广。.

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傅里叶级数

在数学中,傅里叶级数(Fourier series, )是把类似波的函数表示成简单正弦波的方式。更正式地说,它能将任何周期函数或周期信号分解成一个(可能由无穷个元素组成的)简单振荡函数的集合,即正弦函数和余弦函数(或者,等价地使用复指数)。离散时间傅里叶变换是一个周期函数,通常用定义傅里叶级数的项进行定义。另一个应用的例子是Z变换,将傅里叶级数简化为特殊情形 |z|.

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离散时间傅里叶变换

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。.

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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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数字信号处理

数字信号处理(digital signal processing),简称DSP,是指用数学和数字计算来解决问题。大学里,数字信号处理常指用数字表示和解决问题的理论和技巧;而DSP也是数字信号处理器(digital signal processor)的简称,是一种可编程计算机芯片,常指用数字表示和解决问题的技术和芯片。 数字信号处理的目的是对真实世界的模拟信号进行加工和处理。因此在数字信号处理前,模拟信号要用模数转换器(A-D轉換器)变成数字信号;经数字信号处理后的数字信号往往要用数模转换器(D-A轉換器)变回模拟信号,才能适应真实世界的应用。 数字信号处理的算法需要用计算机或专用处理设备如数字信号处理器、专用集成电路等来实现。处理器是用乘法、加法、延时来处理信号,是0和1的数字运算,比模拟信号处理的电路稳定、准确、抗干扰、灵活。.

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上面的列表回答下列问题

傅里叶变换和降采样之间的比较

傅里叶变换有82个关系,而降采样有17个。由于它们的共同之处5,杰卡德指数为5.05% = 5 / (82 + 17)。

参考

本文介绍傅里叶变换和降采样之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: