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傅里叶变换的快速算法——一份详尽的Origin入门教程。

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简介:
快速傅里叶变换示例的设置步骤如下:首先,需要创建一个包含一个X列和两个Y列的工作表。随后,通过【Set Values】对话框,将A(X)列中的值设置为“ ( i- l ) *pi/50”,并限定范围为Row(i): “1 To 100”。接着,将B(Y)列和C(Y)列的值分别设定为“ sin(Col(A))”和“ sin(Col(A) +0.5*sin(10*Col(A)))”。最后,选中Sheet 1工作表中的B(Y)列,并执行菜单命令【Analysis】→ 【Signal Processing】→ 【FFT】→【FFT】,从而打开【Signal Processing\FFT: fft1 】对话框。

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  • 全面——Origin大全
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    本教程深入浅出地讲解了快速傅里叶变换(FFT)原理及其在数据分析中的应用,并提供使用Origin软件进行FFT操作的详细步骤和实例。适合初学者掌握FFT技术。 快速傅里叶变换示例准备: 1. 创建一个包含一列X(A)和两列Y(B、C)的工作表。 2. 使用“Set Values”对话框将A(X)列的值设置为(i - 1) * pi / 50,范围是Row(i): 1 To 100。 3. 将B(Y)和C(Y)列分别设为sin(Col(A)) 和 sin(Col(A)) + 0.5*sin(10*Col(A)) 4. 在Sheet l 工作表中选中B(Y)列 5. 单击菜单命令【Analysis】→ 【Signal Processing】 → 【FFT】 → 【FFT】,打开“Signal Processing\FFT: fft1”对话框。
  • Fortran源序(版本)
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    本资料提供了一个详细的Fortran语言实现的快速傅里叶变换算法的源代码,适合科研与学习使用。 FFT Fortran程序用于实现快速傅里叶变换的源代码,提供了一个详细的版本。
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    快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)是一种高效计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法,广泛应用于信号处理、图像处理及数据压缩等领域。 主要用C++实现了快速傅里叶变换(FFT),并通过具体实例数据进行了验证。
  • 优质
    快速傅里叶变换是一种高效计算离散傅里叶变换的方法,广泛应用于信号处理、图像压缩及加密等领域,极大地加速了数据转换和分析过程。 关于快速傅里叶变换(FFT)的MATLAB代码用于处理数据。
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    本教程详细解析傅里叶变换的基础概念与应用技巧,适合初学者快速掌握信号处理和频谱分析的核心知识。 傅立叶变换是线性系统分析的重要工具,在信号处理领域有着广泛应用,但许多人可能仍不习惯在频域思考问题,尤其是在图像处理中,空间域与频率域都是二维的,导致对两者之间的对应关系理解不够清晰。如何解读傅立叶变换后的频谱图?为什么不同类型的图像经过傅立叶变换后会在水平和垂直方向上出现“亮线”?对于规则图案(如垂直条纹),其傅立叶变换结果往往在与原图垂直的方向上显示出亮点或线条。这些问题困扰着很多初学者,而市面上大多数关于数字图像处理的书籍对此也缺乏详细解释。本段落将深入探讨傅立叶变换及其相关概念,并解答一些常见的困惑点。
  • 优质
    快速傅里叶变换程序是一种高效的算法实现,用于计算离散傅里叶变换,广泛应用于信号处理、数据压缩和加密等领域。 快速傅里叶变换的Fortran程序可以处理任意长度的序列或矩阵。
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    简介:本程序用于计算快速傅里叶逆变换,能够高效准确地将信号从频域转换回时域,适用于多种工程和科学领域的数据处理需求。 傅里叶反变换的原理详解可以自编函数来实现或调用现有程序。理解其算法原理有助于更好地应用该技术。
  • 蝶形运
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    本研究探讨了蝶形运算在快速傅里叶变换(FFT)中的应用,提出了一种高效的计算方法,旨在提高信号处理与数据分析领域的性能和速度。 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)是一种计算离散傅里叶变换(DFT)的高效算法。这篇PPT详细地介绍了FFT的步骤和原理,非常值得阅读。
  • MATLABFFT原理解.zip
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    本资源提供详尽的MATLAB教程,专注于讲解快速傅里叶变换(FFT)的原理与应用。通过实例解析,帮助学习者掌握信号处理中的关键算法和技术。 本段视频教学内容为MATLAB在信号处理与系统分析中的应用。总时长约为60分钟。首先会简要回顾傅里叶变换的基本理论,并深入讲解其本质意义以及离散傅里叶变换的重要特点;接着通过具体案例,详细解析MATLAB FFT频谱的对称性及频率刻度设置方法;最后总结归纳如何使用MATLAB绘制FFT半谱图和全谱图的具体步骤与技巧。