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离散傅里叶变换和窗函数

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

离散傅里叶变换和窗函数之间的区别

离散傅里叶变换 vs. 窗函数

离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式,将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT,也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。. 在信号处理中,窗函数(window function)是一种除在给定区间之外取值均为0的实函数。譬如:在给定区间内为常数而在区间外为0的窗函数被形象地称为矩形窗。任何函数与窗函数之积仍为窗函数,所以相乘的结果就像透过窗口“看”其他函数一样。窗函数在频谱分析、滤波器设计、波束形成、以及音频数据压缩(如在Ogg Vorbis音频格式中)等方面有广泛的应用。.

之间离散傅里叶变换和窗函数相似

离散傅里叶变换和窗函数有(在联盟百科)3共同点: 圓周摺積傅里叶变换离散时间傅里叶变换

圓周摺積

兩個函數的圓周摺積是由他們的週期延伸所來定義的。週期延伸意思是把原本的函數平移某個週期 T 的整數倍後再全部加起來,所產生的新函數。x(t) 的週期延伸可以寫成 兩個函數 x(t) 與 h(t) 的圓周摺積 (x \otimes h)(t) 可用兩種互相等價的方式來定義 \begin y(t) &.

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傅里叶变换

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)。.

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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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上面的列表回答下列问题

离散傅里叶变换和窗函数之间的比较

离散傅里叶变换有42个关系,而窗函数有16个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为5.17% = 3 / (42 + 16)。

参考

本文介绍离散傅里叶变换和窗函数之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: