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《快速傅里叶变换:算法与应用》电子书封面

快速傅里叶变换:算法与应用

  • 发布时间:2020年05月21日 11:40:54
  • 作者:卡米赛提.拉姆莫汉.饶
  • 大小:55.4 MB
  • 类别:FFT电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清完整版
  • 评分:8.9

    快速傅里叶变换:算法与应用 PDF 高清完整版

      给大家带来的一篇关于FFT相关的电子书资源,介绍了关于傅里叶变换、算法、应用方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小55.4 MB,卡米赛提.拉姆莫汉.饶编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.5。

      内容介绍

      迅速傅里叶变换:算法与运用从入门到精通地论述了迅速傅里叶变换(FFT)的原理,系统化小结了各种FFT算法,并普遍句句戳心地详细介绍了FFT在视频和声频信号分析中的各种各样运用。《国际信息工程先进技术译丛·快速傅里叶变换:算法与应用》在论述了离开傅里叶变换(DFT)的原理和特性以后,详尽探讨了时域提取(DIT)和频域提取(DIF)的各种迅速算法。阐述了近似计算DFT的整数金额FFT、二维及多维度数据信号FFT、非匀称DFT等原理和技术性。《国际信息工程先进技术译丛·快速傅里叶变换:算法与应用》还详尽探讨了FFT的运用,得出了很多案例。各章以后附带总结、练习题,并附带课程内容实践活动和论文参考文献。

      迅速傅里叶变换:算法与运用語言顺畅、图片配文字,根据应用很多图、表、框架图,为阅读者出示了形象化和栩栩如生的材料,并得出了全新的MATLAB程序流程和源码。《国际信息工程先进技术译丛·快速傅里叶变换:算法与应用》可供通讯、视频等信号分析行业的工程项目专业技术人员、科学研究工作人员参照应用,也适用有关专业本科高学段学员和硕士研究生,及其老师和自学者。

      目录

      • 译者序
      • 原书前言
      • 本书结构
      • 缩略语
      • 第1章 简介
      • 1.1 离散傅里叶变换的应用
      • 第2章 离散傅里叶变换
      • 2.1 定义
      • 2.1 1DFT
      • 2.1 2IDFT
      • 2.1 3归一化DFT
      • 2.2 Z变换
      • 2.3 DFT的性质
      • 2.4 卷积定理
      • 2.4.1 乘积定理
      • 2.5 相关性定理
      • 2.6 重叠相加和重叠保留法
      • 2.6 1重叠相加法
      • 2.7 数据域的补零
      • 2.8 使用一次复数FFT计算两个实序列的DFT
      • 2.9 利用DFT矩阵将循环矩阵对角化
      • 2.9.1 托普利茨(Toeplitz)矩阵
      • 2.9.2 循环矩阵
      • 2.9.3 利用DFT矩阵将循环矩阵对角化
      • 2.10 小结
      • 2.11 习题
      • 2.12 课程实践
      • 第3章 快速算法
      • 3.1 基-2DIT-FFT算法
      • 3.1.1 N=8时IFFT的稀疏矩阵因子
      • 3.2 基于稀疏矩阵因式分解的快速算法
      • 3.3 基-2DIF-FFT
      • 3.3.1 N=8时的DIF-FFT
      • 3.3.2 原位计算
      • 3.4 基-3DIT-FFT
      • 3.5 基-3DIF-FFT
      • 3.6 N为合数时的FFT
      • 3.7 基-4DIT-FFT
      • 3.8 基-4DIF-FFT
      • 3.9 分裂基FFT算法
      • 3.10 用矩阵分割技术实现快速傅里叶变换(FFT)和快速二进制傅里叶表示(BIFORE)变换
      • 3.10.1 矩阵分割技术
      • 3.10.2 DFT算法
      • 3.10.3 BIFORE变换(BT)
      • 3.10.4 复BIFORE变换(CBT)
      • 3.10.5 稀疏矩阵因式分解(SMF)
      • 3.11 威诺格拉德傅里叶变换算法
      • 3.11.1 5点DFT
      • 3.11.2 7点DFT
      • 3.11.3 9点DFT
      • 3.11.4 输入为实序列时的DFT算法
      • 3.11.5 威诺格拉德短NDFT模块
      • 3.11.6 素因子映射索引
      • 3.11.7 威诺格拉德傅里叶变换算法(WFTA)
      • 3.12 DFT矩阵的稀疏分解
      • 3.12.1 使用复数旋转进行DFT矩阵的稀疏分解
      • 3.12.2 利用酉矩阵进行DFT矩阵的稀疏分解
      • 3.13 统一离散傅里叶-哈特雷变换
      • 3.13.1 UDFHT的快速结构
      • 3.14 BluesteinFFT算法
      • 3.15 Rader质数算法
      • 3.16 小结
      • 3.17 习题
      • 3.18 课程实践
      • 第4章 整数快速傅里叶变换
      • 4.1 介绍
      • 4.2 提升技术
      • 4.3 算法
      • 4.3.1 定点运算的实现
      • 4.4 整数离散傅里叶变换
      • 4.4.1 近完全整数DFT
      • 4.4.2 完全整数DFT
      • 4.4.3 能量守恒
      • 4.4.4 循环移位
      • 4.5 小结
      • 4.6 习题
      • 4.7 课程实践
      • 第5章 二维离散傅里叶变换
      • 5.1 定义
      • 5.2 性质
      • 5.2.1 周期性
      • 5.2.2 共轭对称
      • 5.2.3 时域/空域的循环移位(周期性移位)
      • 5.2.4 频域的循环移位(周期性移位)
      • 5.2.5 斜特性
      • 5.2.6 旋转性
      • 5.2.7 帕斯瓦尔定理
      • 5.2.8 卷积定理
      • 5.2.9 相关定理
      • 5.2.10 空域微分
      • 5.2.11 频域微分
      • 5.2.12 拉普拉斯算子
      • 5.2.13 矩形方程
      • 5.3 二维滤波
      • 5.3.1 逆高斯滤波器(IGF)
      • 5.3.2 根滤波器
      • 5.3.3 同态滤波
      • 5.3.4 范围压缩
      • 5.3.5 高斯低通滤波器
      • 5.4 逆滤波和维纳滤波
      • 5.4.1 维纳滤波器
      • 5.4.2 几何平均滤波器(GMF)
      • 5.5 三维DFT
      • 5.5.1 三维DFT
      • 5.5.2 三维IDFT
      • 5.5.3 三维坐标
      • 5.5.4 三维DFT
      • 5.5.5 三维IDFT
      • 5.6 一维DFT域的方差分布
      • 5.7 酉变换下的方差和不变
      • 5.8 二维DFT域的方差分布
      • 5.9 基于变换系数方差的量化
      • 5.10 最大方差区域采样(MVZS)
      • 5.11 几何区域采样(GZS)
      • 5.12 小结
      • 5.13 习题
      • 5.14 课程实践
      • 第6章 矢量基二维FFT算法
      • 6.1 矢量基DIT-FFT
      • 6.2 矢量基DIF-FFT
      • 6.3 小结
      • 第7章 非均匀离散傅里叶变换
      • 7.1 简介
      • 7.2 一维非均匀离散傅里叶变换(NDFT)
      • 7.2.1 均匀采样序列的离散傅里叶变换
      • 7.2.2 非均匀离散傅里叶变换的定义
      • 7.2.3 NDFT的性质
      • 7.2.4 NDFT-2示例
      • 7.3 NDFT的快速算法
      • 7.3.1 前向NDFT
      • 7.3.2 NDFT的逆变换(INDFT)
      • 7.4 二维NDFT
      • 7.4.1 二维采样结构
      • 7.4.2 二维非均匀矩形采样的例子
      • 7.5 使用NDFT设计滤波器
      • 7.5.1 低通滤波器的设计
      • 7.5.2 非均匀低通滤波器的例子
      • 7.6 小结
      • 7.7 习题
      • 第8章 应用
      • 8.1 频域下采样
      • 8.1.1 频域上采样(零插入)
      • 8.2 分形图像压缩
      • 8.3 纯相位相关
      • 8.4 利用DFT/FFT实现图像的旋转和平移
      • 8.5 帧内错误隐藏
      • 8.6 表面纹理分析
      • 8.7 基于FFT的听觉模型
      • 8.8 图像水印
      • 8.9 音频水印
      • 8.9 1使用知觉掩蔽的音频水印
      • 8.10 正交频分复用(OFDM)
      • 8.10.1 使用IFFT/FFT表示OFDM信号
      • 8.11 OFDM的FFT处理器
      • 8.12 基于DFDFT的信道估计方法
      • 8.12.1 基于DFDFT的信道估计方法
      • 8.13 共轭梯度快速傅里叶变换(CG-FFT)
      • 8.14 改进型离散余弦变换(MDCT)
      • 8.15 奇叠加TDAC
      • 8.16 感知变换音频编码器
      • 8.17 OCF编码器
      • 8.18 NMR评估系统
      • 8.19 移动接收音频编码器
      • 8.20 高质量音乐信号的自适应功率谱感知熵编码(ASPEC)
      • 8.21 残差激励线性预测(RELP)声码器
      • 8.22 同态声码器
      • 8.23 掩蔽模式通用子带集成编码与复用(MUSICAM)
      • 8.24 AC-2音频编码器
      • 8.25 利用IFFT实现IMDCT/IMDST
      • 8.26 利用IFFT实现MDCT/MDST
      • 8.27 自相关函数和功率谱密度
      • 8.27.1 滤波白噪声
      • 8.28 三维人脸识别
      • 8.29 二维多采样率处理
      • 8.29.1 上采样与内插
      • 8.29.2 下采样和抽取
      • 8.30快速均匀离散曲波(curvelet)变换(FUDCuT)
      • 8.30.1 Radon变换
      • 8.30.2 脊波(ridgelet)变换
      • 8.30.3 曲波(curvelet)变换
      • 8.31 习题
      • 8.32课程实践
      • 8.32.1 方向带通滤波器
      • 附录
      • 附录A 各种离散变换的性能对比
      • A1 变换编码增益
      • A2 变换域中的方差分布
      • A3 规范化的MSE
      • A4 码率与失真(率失真)
      • A5 剩余相关
      • A6 标量维纳滤波
      • A7 几何区域采样(GZS)
      • A8 最大方差区域采样(MVZS)
      • 附录B 图像质量的谱距离评价法
      • B1 课程实践
      • 附录C 整数离散余弦变换(IntDCT)
      • C1 提升结构的整数DCT
      • C1.1 利用沃尔什-哈达玛变换分解DCT
      • C1.2 整数DCT的实现
      • C2 利用二元对称性原理实现整数DCT
      • C2.1 产生8点整数DCT
      • C2.2 视频编码标准中的整数DCT
      • C2.3 8点整数DCT性能
      • C3习题
      • C4课程实践
      • 附录DDCT和DST
      • D1 DCT和DST的核
      • D2 酉DCT和DST的推导
      • D3 用DCT和DST代替FFT的循环卷积
      • D4 DCT的循环移位特性
      • D5 习题
      • D6 课程实践
      • 附录E 克罗内克乘积与可分离性
      • E1 克罗内克乘积
      • E2 广义克罗内克乘积
      • E3 可分离变换
      • 附录F 数学关系
      • F1 习题
      • 附录G MATLAB基础
      • G1 MATLAB相关网站列表
      • G1.1 MATLAB教程
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      • G1.3 MATLAB概要和教程
      • G1.4 MATLAB初级读本
      • G1.5 MATLAB常见问题解答(FAQ)
      • G2 MATLAB相关参考文献
      • 附录HMATLAB程序示例
      • H1.15点的WFTA的MATLAB程序代码
      • H2 纯相位相关的MATLAB程序代码
      • 参考文献
      • 缩略语缩略语

      学习笔记

      Python算法应用实战之栈详解

      栈(stack) 栈又称之为堆栈是一个特殊的有序表,其插入和删除操作都在栈顶进行操作,并且按照先进后出,后进先出的规则进行运作。 如下图所示 例如枪的弹匣,第一颗放进弹匣的子弹反而在发射出去的时候是最后一个,而最后放入弹匣的一颗子弹在打出去的时候是第一颗发射出去的。 栈的接口 如果你创建了一个栈,那么那么应该具有以下接口来进行对栈的操作 接口 描述 push() 入栈 pop() 出栈 isEmpty() 判断是否为空栈 length() 获取栈的长度 getTop() 取栈顶的元素,元素不出栈 知道栈需要上述的接口后,那么在Python中,列表就类似是一个栈,提供接口如下: 操作 描述 s = [] 创建一个栈 s.append(x) 往栈内添加……

      Python中摘要算法MD5,SHA1简介及应用实例代码

      关于算法的学习,小编觉得编程语言中的算法大都有一些相通的地方,主要的方面一是了解这一算法能用来干什么,另一方面,学习它在这类编程语言中怎么实现。 摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串(通常用16进制的字符串表示)。摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest,目的是为了发现原始数据是否被人篡改过(不同的data计算出来的摘要不同)。 常见的摘要算法有MD5和SHA1 MD5 import hashlib m=hashlib.md5() m.update('zhangkang') print(m.hexdigest()) 输出: 09b32682a49db34d3c9d7e6d97f85a4a 如果数据太长,可以多次调用u……

      Python栈算法的实现与简单应用示例

      本文实例讲述了Python栈算法的实现与简单应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 原理: 栈作为一种数据结构,是一种只能在一端进行插入和删除操作。它按照先进后出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后一个数据被第一个读出来) 桟的应用场景非常多:1、内存管理中使用的堆栈;2、基于桟实现的二叉树的遍历;3、在语言处理中,符号的平衡问题,在语言中,往往很多符号是成对出现的,比如,{},[],()等,如何判断符号是否漏了,一种实现方式就是:假设在读入一串字符串以后,如果遇到对称符号的左边部分,则将其压入栈……

      Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例

      本文实例讲述了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: #-*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npfrom QuickSort import QuickSortdef BucketSort(a, n): barrel = {} for i in xrange(0,n): barrel.setdefault(i, []) min = np.min(a) max = np.max(a) for x in a: for i in xrange(0,n-1): if x = min +i* (max - min)/n and x min +(i +1) * (max - min)/n: barrel[i].append(x) elif i == n-2 and x = min +(i +1) * (max - min)/n: barrel[i+1].append(x) k = 0 for i in xrange(0,n): if len(barrel[i]) != 0: arr = np.array(barrel[i]) QuickSort(arr, 0, len(barrel[i]) -1) for x in arr: a[k] = x k += 1if __name__ == '__main__': a = np.random.randint(0, 100, size = 10) print "Before sorting..." print "------------------------------------------……

      Python算法应用实战之栈

      栈是什么,你可以理解为一种先入后出的数据结构(First In Last Out),一种操作受限的线性表。下面这篇文章主要给大家介绍了Python中栈的应用实战,文中给出了多个实例,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。 栈(stack) 栈又称之为堆栈是一个特殊的有序表,其插入和删除操作都在栈顶进行操作,并且按照先进后出,后进先出的规则进行运作。 如下图所示 例如枪的弹匣,第一颗放进弹匣的子弹反而在发射出去的时候是最后一个,而最后放入弹匣的一颗子弹在打出去的时候是第一颗发射出去的。 栈的接口 如果你创建了一个栈,那么那么应该具有以下接口来进行对栈的操作 接口 描述 push() 入栈……

      以上就是本次介绍的FFT电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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