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傅里叶变换有哪些具体的应用

傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的

所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度

对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示

傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的。所以说,频谱上频率最低的一个峰(往往是幅度上最高的),就是原信号频率。

傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化。

傅里叶变换是用来做什么的,具体举例一下应用?

计算机上的声音和图像信号、工程上的任何波动信息、数学上的解微分方程、天文学上对遥远星体的观测,到处都要用到傅里叶变换。你用手机播放MP3音乐、看图片、语音识别,这些都是傅里叶变换的日常应用。

本质上讲,傅里叶变换,是把一个复杂事物,拆解成一堆标准化的简单事物的方法。拿声音举例,我们知道声音是物体振动发出的,它是一种波,通过空气或其他介质进行传播。

如果用声波记录仪记录并显示这些波的振动形式,会发现生活中的绝大部分的声音是都是非常复杂甚至杂乱无章的。

扩展资料

根据原信号的不同类型,我们可以把傅里叶变换分为四种类别:

1、非周期性连续信号傅里叶变换(Fourier Transform)

2、周期性连续信号傅里叶级数(Fourier Series)

3、非周期性离散信号离散时域傅里叶变换(Discrete Time Fourier Transform)

4、周期性离散信号离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform)

参考资料来源:百度百科-傅里叶变换

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傅里叶变换有哪些具体的应用?

具体的应用有,比如你想吃一个蛋糕,只是看着好看,但是这个好看,是从它的形状,颜色,材料搭配,气味,以及摆放的地方价格来吸引你的,也就是同个问题,用不同的维度要分析解释。

傅立叶变换,表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。

总结:傅里叶变换有哪些具体的应用和傅里叶变换的用处的介绍到此就结束了,感谢您的支持。

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