傅里叶算法

㈠ 傅里叶变换

1. 傅里叶变换的基本原理

遥感图像像元 DN 值随空间位置变化的特性可用频率来进行描述。DN 值的空间变化频率特征可看作为由具有不同频率、振幅和相位的许多正弦波或余弦波叠合而成的复杂波形。一般而言，短距离内的亮度变化 ( 线条或边缘) 相当于高频波，而长距离或大范围内的变化 ( 背景) 则相当于低频波。

图像的傅里叶 ( Fourier) 变换是空间频率的函数，构成一个描述组成该图像的所有正弦波的频率、振幅与相位关系的频谱 ( 傅里叶谱) 。图像的傅氏变换包含着原图像中的所有信息，不同的是量度的方式。通过傅氏变换，可对原图像数据从频率的角度进行频谱特征调整，并可通过傅氏反变换得到最终图像而实现预期目的。

2. 傅里叶变换的基本性质

傅里叶变换具有线性性质、比例变换性、位移性、周期性、共轭对称性，并服从卷积定理，同时，二维傅里叶变换具有可分离性，即二维傅里叶变换可先后分别沿 x 和 y ( μ和 ν) 两个方向进行运算。

傅氏变换后的傅氏频谱 ( 振幅) 图像是以 | F ( 0，0) | ( 零频相，常称 DC 项) 为中心呈辐射对称的，傅氏频谱图像中任意一点到原点的距离代表该点空间频率的高低，而该点与原点连线的方位角反映了原图像中线性特征信息的方向。

㈡ 1的傅里叶变换是多少

1的傅里叶变换是2πδ（t）。

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。

定义：

f(t)是t的周期函数，如果t满足狄里赫莱条件在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点，附f（x）单调或可划分成有限个单调区间，则F（x）以2T为周期的傅里叶级数收敛，和函数S（x）也是以2T为周期的周期函数。

且在这些间断点上，函数是有限值，在一个周期内具有有限个极值点绝对可积，称为积分运算f(t)的傅立叶变换。

㈢ 傅里叶变换常用公式是什么

公式如下图：

傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成频率谱——显示与频率对应的幅值大小）。

㈣ 傅里叶变换有什么用

傅里叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅里叶变换算法的意义，首先要了解傅里叶原理的意义。

傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。

和傅里叶变换算法对应的是反傅里叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

因此，可以说，傅里叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅里叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。

从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

在数学领域，尽管最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类：

1、傅里叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子；

2、傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似；

3、正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段；

4、离散形式的傅里叶的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取；

5、着名的卷积定理指出:傅里叶变换可以化复变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT))。

正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。

(4)傅里叶算法扩展阅读

傅里叶生于法国中部欧塞尔（Auxerre）一个裁缝家庭，9岁时沦为孤儿，被当地一主教收养。1780年起就读于地方军校，1795年任巴黎综合工科大学助教，1798年随拿破仑军队远征埃及，受到拿破仑器重，回国后于1801年被任命为伊泽尔省格伦诺布尔地方长官。

傅里叶早在1807年就写成关于热传导的基本论文《热的传播》，向巴黎科学院呈交，但经拉格朗日、拉普拉斯和勒让德审阅后被科学院拒绝，1811年又提交了经修改的论文，该文获科学院大奖，却未正式发表。

傅里叶在论文中推导出着名的热传导方程 ，并在求解该方程时发现解函数可以由三角函数构成的级数形式表示，从而提出任一函数都可以展成三角函数的无穷级数。傅里叶级数（即三角级数）、傅里叶分析等理论均由此创始。

傅里叶由于对传热理论的贡献于1817年当选为巴黎科学院院士。

1822年，傅里叶终于出版了专着《热的解析理论》（Theorieanalytique de la Chaleur ，Didot ，Paris，1822）。这部经典着作将欧拉、伯努利等人在一些特殊情形下应用的三角级数方法发展成内容丰富的一般理论，三角级数后来就以傅里叶的名字命名。

傅里叶应用三角级数求解热传导方程，为了处理无穷区域的热传导问题又导出了当前所称的“傅里叶积分”，这一切都极大地推动了偏微分方程边值问题的研究。

然而傅里叶的工作意义远不止此，它迫使人们对函数概念作修正、推广，特别是引起了对不连续函数的探讨；三角级数收敛性问题更刺激了集合论的诞生。因此，《热的解析理论》影响了整个19世纪分析严格化的进程。傅里叶1822年成为科学院终身秘书。

由于傅里叶极度痴迷热学，他认为热能包治百病，于是在一个夏天，他关上了家中的门窗，穿上厚厚的衣服，坐在火炉边，结果因CO中毒不幸身亡，1830年5月16日卒于法国巴黎。

参考资料来源：网络-傅立叶变换

参考资料来源：网络-傅立叶

㈤ 傅里叶级数和傅里叶变换是什么关系

傅里叶级数和傅里叶变换的关系。

傅里叶级数对周期性现象做数学上的分析。

傅里叶变换可以看作傅里叶级数的极限形式，也可以看作是对周期现象进行数学上的分析。

除此之外，傅里叶变换还是处理信号领域的一种很重要的算法。要想理解傅里叶变换算法的内涵，首先要了解傅里叶原理的内涵。

傅里叶原理表明：对于任何连续测量的数字信号，都可以用不同频率的正弦波信号的无限叠加来表示。

傅里叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。

傅里叶级数针对的是周期性函数，傅里叶变换针对的是非周期性函数，它们在本质上都是一种把信号表示成复正选信号的叠加。

㈥ 如何理解傅里叶变换公式

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或者它们的积分的线性组合，绝大多数大学生都要学习高数，说明在微积分中要被傅里叶统治，不仅仅是因为傅里叶变换很重要，更重要的原因是太难，大家不想挂科不得不学，但是又学不懂，所以可以用很流行的一句话来总结，数学虐我千百遍，我却待它如初恋，那么有哪些方法能加深大家对傅里叶变换的理解呢？
总结: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。傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅立叶变换用正弦波作为信号的成分。

㈦ 求快速傅里叶算法的C语言实现代码

这是源于 Numerical Recipes 的关键性的函数，我曾使用过（书本可能有印刷错误，这里给的没有错误）。我不可能给你在这里讲解语句功能，你可以查原书。
isign 1 或 0 是正变换和反变换。调用前，要自己去掉 mean，尾部要自己 padding ( 最简单添0），时间域 和 频率 域 要自己 滤波。 nn 必须是2的整数次方，例如1024，4096。

#define SWAP(a,b) tempr=(a);(a)=(b);(b)=tempr
void jfour1(float ya[], unsigned long nn, int isign)
{
unsigned long n,mmax,m,j,istep,i;
double wtemp,wr,wpr,wpi,wi,theta;
float tempr,tempi;
n=nn << 1;
j=1;
for (i=1;i<n;i+=2) {
if (j > i) {
SWAP(ya[j],ya[i]);
SWAP(ya[j+1],ya[i+1]);
}
m=n >> 1;
while (m >= 2 && j > m) {
j -= m;
m >>= 1;
};
j += m;
};
mmax=2;
while (n > mmax) {
istep=mmax << 1;
theta=isign*(6.28318530717959/mmax);
wtemp=sin(0.5*theta);
wpr = -2.0*wtemp*wtemp;
wpi=sin(theta);
wr=1.0;
wi=0.0;
for (m=1;m<mmax;m+=2) {
for (i=m;i<=n;i+=istep) {
j=i+mmax;
tempr = wr * ya[j]- wi * ya[j+1];
tempi = wr * ya[j+1] + wi * ya[j];
ya[j] = ya[i] - tempr;
ya[j+1] = ya[i+1] - tempi;
ya[i] += tempr;
ya[i+1] += tempi;
};
wr = (wtemp=wr) * wpr - wi * wpi + wr;
wi = wi * wpr + wtemp * wpi + wi;
};
mmax=istep;
};
}
#undef SWAP
void jrealft(float ya[], unsigned long n, int isign)
{
void jfour1(float ya[], unsigned long nn, int isign);
unsigned long i,i1,i2,i3,i4,np3,n05;
float c1=0.5,c2,h1r,h1i,h2r,h2i;
double wr,wi,wpr,wpi,wtemp,theta;
n05 = n >> 1;
theta=3.141592653589793/(double) (n05);
if (isign == 1) {
c2 = -0.5;
jfour1(ya,n05,1);
} else {
c2=0.5;
theta = -theta;
};
wtemp=sin(0.5*theta);
wpr = -2.0*wtemp*wtemp;
wpi=sin(theta);
wr=1.0+wpr;
wi=wpi;
np3=n+3;
for (i=2;i<=(n>>2);i++) {
i4=1+(i3=np3-(i2=1+(i1=i+i-1)));
h1r = c1 * (ya[i1] + ya[i3]);
h1i = c1 * (ya[i2] - ya[i4]);
h2r = -c2* (ya[i2] + ya[i4]);
h2i = c2 * (ya[i1] - ya[i3]);
ya[i1] = h1r + wr * h2r - wi * h2i;
ya[i2] = h1i + wr * h2i + wi * h2r;
ya[i3] = h1r - wr * h2r + wi * h2i;
ya[i4] = -h1i + wr * h2i + wi * h2r;
wr= (wtemp=wr) * wpr - wi * wpi + wr;
wi=wi * wpr + wtemp * wpi + wi;
};
if (isign == 1) {
ya[1] = (h1r=ya[1]) + ya[2];
ya[2] = h1r-ya[2];
} else {
ya[1] = c1 * ((h1r=ya[1]) + ya[2]);
ya[2]=c1 * (h1r - ya[2]);
jfour1(ya,n05,-1);
}
}

㈧ 三角波的傅里叶变换公式是什么

三角波的傅里叶变换公式是：f(t)是t的周期函数，如果t满足狄里赫莱条件：在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点，附f（x）单调或可划分成有限个单调区间。

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。

整体结构：

其中，WN=exp（－2pi/N)。X(k）和x(n）都为复数。与之相对的快速傅里叶变换有很多种，如DIT（时域抽取法）、DIF（频域抽取法）、Cooley－Tukey和Winograd等。对于2n傅里叶变换，Cooley－Tukey算法可导出DIT和DIF算法。

本文运用的基本思想Cooley－Tukey算法，即将高点数的傅里叶变换通过多重低点数傅里叶变换来实现。虽然DIT与DIF有差别。

故在运算量和算法复杂性等方面完全一样，而没有性能上的优劣之分，所以可以根据需要任取其中一种，本文主要以DIT方法为对象来讨论。

㈨ 如何理解傅里叶变换公式

1、傅里叶变换公式

(9)傅里叶算法扩展阅读：

根据原信号的不同类型，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)