Python中使用numpy對序列進行離散傅立葉變換DFT
看了大佬對DFT的介紹後感覺離散傅立葉變換對序列訊號的處理還是很有用的，
總結下來就是DFT可以增加有限長序列的長度來提高物理解析度。
自己用python中的numpy庫實現了一下：
其中繪相簿的使用請參考：Python繪圖
將有效長度為4的單位序列，變換為長度16的DFT譜線。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 1, 1, 1] print(a) plt.plot(a) plt.grid(True) plt.xlim(0, 15) plt.show() dft_a = np.fft.fft(a, 16) print(dft_a) plt.plot(dft_a) plt.grid(True) plt.xlim(0, 15) plt.show()
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opencv官方示例-離散傅立葉變換dft()
//discrete fourier tranform, 離散傅立葉變換 //標頭檔案 #include "opencv2/core.hpp" //Core functionality，核心函式相關 #include "opencv2/imgpro
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《OpenCV3程式設計入門》——5.5.2 離散傅立葉變換相關函式詳解
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《OpenCV3程式設計入門》——5.5 離散傅立葉變換原理
離散傅立葉變換（Discrete Fourier Transform，縮寫為DFT）指傅立葉變換在時域和頻域上都呈現離散的形式，將時域訊號的取樣變換為在離散時間傅立葉變換（DTFT）頻域的取樣。 形式上，變換兩端（時域和頻域）的序列是有限長的，而實際上這兩組序列都應該被認為是離散週期訊號的主值序