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傅里叶变换的应用(Ronald Bracewell 英文版)

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简介:
本书《傅里叶变换的应用》由Ronald N. Bracewell撰写,英文原版深入浅出地介绍了傅里叶变换理论及其在工程和物理学中的广泛应用。 本书在电子工程领域内广受读者欢迎,是一本优秀的教材及专业参考书。书中详细介绍了傅里叶变换的方法及其在电气系统中的应用,并涵盖了电路、天线以及信号处理等多个领域的知识。此外,还讨论了连接信号、脉冲序列和离散信号的处理方法。 本书具有以下特点:所有数学内容均配有图形说明;对连续及离散信号的处理进行了统一介绍;提供了可自行操作的计算机代码及MATLAB实例;介绍了基本理论如何应用于光学、天线技术、干涉测量、统计学、噪声分析、热力学以及半导体传播等领域。书中还包含了大量参考数据表。 本书不仅适合电子专业的学生,同样适用于机械电气信号处理、地质探测信号处理、生物医学信号处理和物理等领域的高年级本科生作为教材使用;同时也可以作为研究生的参考资料及科技人员自学的工具书。

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客服
客服
  • Ronald Bracewell
    优质
    本书《傅里叶变换的应用》由Ronald N. Bracewell撰写,英文原版深入浅出地介绍了傅里叶变换理论及其在工程和物理学中的广泛应用。 本书在电子工程领域内广受读者欢迎,是一本优秀的教材及专业参考书。书中详细介绍了傅里叶变换的方法及其在电气系统中的应用,并涵盖了电路、天线以及信号处理等多个领域的知识。此外,还讨论了连接信号、脉冲序列和离散信号的处理方法。 本书具有以下特点:所有数学内容均配有图形说明;对连续及离散信号的处理进行了统一介绍;提供了可自行操作的计算机代码及MATLAB实例;介绍了基本理论如何应用于光学、天线技术、干涉测量、统计学、噪声分析、热力学以及半导体传播等领域。书中还包含了大量参考数据表。 本书不仅适合电子专业的学生,同样适用于机械电气信号处理、地质探测信号处理、生物医学信号处理和物理等领域的高年级本科生作为教材使用;同时也可以作为研究生的参考资料及科技人员自学的工具书。
  • .pdf
    优质
    《傅里叶变换的应用》一文深入探讨了傅里叶变换在信号处理、图像分析及通信领域的关键作用,并介绍了其原理和实际应用案例。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,它还能够彻底颠覆一个人的原有世界观,提供一种全新的思维模式。然而不幸的是,由于其公式看起来过于复杂,许多大一新生一开始就感到困惑,并从此对这一主题产生了厌恶感。事实上,这么有趣的内容竟然成了大学课程中的难点之一,这不得不归咎于教材编写者太过严肃的态度。(您把教材写得更生动一些会死吗?真的会吗?)我一直想撰写一篇能够解释傅里叶分析的文章,希望即便是高中生也能轻松理解。因此,无论读者从事何种工作,我都保证您可以完全读懂,并且一定能在通过傅里叶分析重新审视世界的那一刻体会到其中的乐趣。对于那些已经有一定基础的朋友们,请不要在看到熟悉内容时急于翻页,仔细阅读总会有新的发现和感悟。
  • FFT.rar_FFT本_fft_matlab__
    优质
    本资源包提供了一系列关于傅里叶变换(FFT)的文本与MATLAB代码示例,适用于学习和实践信号处理中的频谱分析。 本程序涉及快速傅里叶变换,将txt文档中的数据导入到matlab,并对这些数据进行傅里叶变换处理,最后实现结果展示。
  • (第三
    优质
    《傅里叶变换与应用(第三版)》全面介绍了傅里叶分析的基本理论及其在工程和科学中的广泛应用。 《傅里叶变换及其应用(第3版)》详细介绍了傅里叶变换的概念、理论以及在各个领域的实际应用。这本书深入浅出地讲解了相关数学原理,并通过实例展示了傅里叶变换如何解决工程和技术问题,是学习和研究信号处理与通信领域的重要参考书之一。
  • 探讨
    优质
    本文章深入探讨了傅里叶变换在信号处理、图像分析及通信工程等领域的应用,旨在为相关技术研究提供理论支持和实践指导。 这段文字介绍了傅里叶变换在电路分析、线性系统理论、天线近远场转换、口径面基尔霍夫衍射或杨氏双缝干涉实验以及求解常微分方程和偏微分方程等方面的应用,并以轻松幽默的方式进行阐述,便于读者理解。
  • dmt.rar_dmt_ MATLAB_matlab
    优质
    本资源包提供了关于DMT(离散多音调)技术及其MATLAB实现的资料,包括利用傅里叶变换进行信号处理的相关代码和文档。 MATLAB中的FFT(快速傅里叶变换)和DCT(离散余弦变换)是两种常用的信号处理技术。这两种方法在分析音频、图像和其他类型的数据中非常有用,能够帮助用户更好地理解数据的频域特性。通过使用这些工具箱函数,开发者可以方便地实现复杂的数学运算,并且MATLAB提供了丰富的文档和支持来辅助学习和应用这些算法。
  • 去噪技术-
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    傅里叶变换是一种强大的信号处理工具,通过将时域信号转换到频域进行分析。本课程聚焦于利用傅里叶变换原理去除信号中的噪声,提升信号质量与清晰度。 傅里叶变换可以用于信号去噪。通常情况下,真实信号的频率较低而噪声的频率较高。通过傅立叶变换,可以将一个复杂信号分解成不同频率成分及其对应的幅值。 最简单的滤波方法是设置一个阈值,高于该阈值的所有高频分量被置为零,然后逆向傅里叶变换重构原始信号,从而实现去噪效果。 值得注意的是,这种方法适用于大部分噪声属于加性噪声的情况。这是因为傅立叶变换是一种线性的数学操作。
  • 短时与快速Matlab程序及
    优质
    本文介绍了短时傅里叶变换和快速傅里叶变换在信号处理中的应用,并提供了详细的MATLAB实现代码。通过实例演示了如何利用这两种变换进行频谱分析,适用于工程技术人员参考学习。 短时傅里叶变换的MATLAB实现代码能够有效完成时频分析。
  • Python OpenCV中
    优质
    本文章介绍在Python OpenCV环境下进行图像处理时,如何应用傅里叶变换技术分析和修改图像频域特性。适合初学者了解基础概念与实践操作。 傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性,在图像处理领域,二维离散傅里叶变换(DFT)被用来获取图像在频域的信息。快速傅里叶变换(FFT)算法可以高效地计算出DFT的结果。 对于一个正弦信号x(t) = Asin(2πft),其中f代表该信号的频率。如果这个信号的频域表示是有效的,我们可以在频谱图中找到与f相对应的峰值。当对连续时间内的正弦波进行采样以形成离散序列时,在[-π, π]或者[0, 2π]范围内观察到的结果会呈现周期性特性(对于N点DFT,则是在[0,N]区间内)。 图像可以被视为在两个维度上进行了采样的信号。因此,通过分别沿X轴和Y轴对图像进行傅里叶变换操作,可以获得该图象的频率表示形式。具体而言,在正弦波的情况下,如果振幅随时间的变化速率非常快,则会在频谱中观察到较高的频率成分。