如何理解傅里叶变换公式？ 1.为什么按照傅里叶公式做就可以将信号从时域转变到频域？2.为什么式中的e^(-jwt)部分会出现一个负号？
用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？ 对速度信2113号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐5261标对应的幅值的物4102理意义是频率。1653傅里叶变换广泛应用于物理、电子、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。例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱—显示与频率对应的振幅的大小。扩展资料：信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。
随机信号傅里叶变换和功率谱密度图给出的信息有什么不同 设随机信号x(t)的傅立叶变换：X(f)＝F(x)F-表傅立叶变换；X(f)-表傅立叶谱，f-频率(Hz)X(f)是复数，它的模是傅立叶振幅谱；它的虚部与实部商的反正切为傅立叶相位谱。而Φ＝|X(f)|^2/T为x(t)的功率谱，T-为x(t)的样本长度。当已知功率谱信息之后，乘以样本长度T后开方，得到傅立叶振幅谱|X(f)|而失去了X(f)的相位信息。这就是 X(f)和 Φ(f)所提供信息的差别。即：X(f，T)可以推出 Φ(f，T)；但由 Φ(f，T)只能推出|X(f)|而失去相位信息。这就是提供信息的差别。
matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号如题，比如已知下图中的某个振幅谱（下一行其中某个），就是那个类似梯形的图像，如何做出它不同相位的信号，求一个具体一点的程序，信号和频谱可以简单一些.如果有公式也可以给我.我不知道振幅乘上一个什么东西可以改变相位。
图像的振幅谱、能量谱、相位谱分别代表什么以及图像的方向是什么意思？ 之前由于论文看得不仔细，给大家回答造成了很大疑惑，实在抱歉~，我重新说一下问题吧：我直接截取论文中…
matlab中已知频谱的振幅谱如何通过反傅里叶变换做出不同相位的信号 反傅里叶变换是需要知道相位谱的（光幅度谱不够）.另外根据延时特性，傅里叶变换乘以e^(-jωt0）等于时域延时t0
图像傅里叶变换的步骤是什么？ java 冈萨2113雷斯版<；图像处理>；里面的解释非常形5261象：一个恰当的比喻是4102将傅里叶变换比作一个玻1653璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当考虑光时，讨论它的光谱或频率谱。同样，傅立叶变换能通过频率成分来分析一个函数。Fourier theory讲的就是：任何信号（如图像信号）都可以表示成一系列正弦信号的叠加，在图像领域就是将图像brightness variation 作为正弦变量。比如下图的正弦模式可在单傅里叶中由三个分量编码：频率f、幅值A、相位γ 这三个value可以描述正弦图像中的所有信息。1.frequencyfrequency在空间域上可由亮度调节，例如左图的frequency比右图的frequency低…2.幅值magnitude（amplitude）sin函数的幅值用于描述对比度，或者说是图像中最明和最暗的峰值之间的差。（一个负幅值表示一个对比逆转，即明暗交换。3.相位表示相对于原始波形，这个波形的偏移量（左or右）。一个傅里叶变换编码是一系列正弦曲线的编码，他们的频率从0开始（即没有调整，相位为0，平均亮度处），到尼奎斯特频率（即数字图像中可被编码的最高频率。
