DIFT，简述DFT与序列的傅利叶变换DIFT的关系
来源：整理 编辑：智能门户 2023-08-19 05:09:33
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1，简述DFT与序列的傅利叶变换DIFT的关系
DFS是周期序列的傅里叶级数，DFT是DFS的主周期；DTFT是非周期序列的傅里叶变换。
2，简述DFT与序列的傅利叶变换DIFT的关系
DFS是周期序列的傅里叶级数，DFT是DFS的主周期；DTFT是非周期序列的傅里叶变换。
3，edg为什么会引进pown和dift
S5赛季各大LPL战队纷纷引进韩援，而edg厂长在韩服排位时就和DEFT很熟，于是edg引援时就引进了deft，pawn是附带的生活中，有很多具有相反意义的量，就常用正、负数来表示。 如：赚了600元，记为+600元，亏了500元，记为-500元； 还有：升高10米，记为+10米，下降8米，记为-8米； 向东行走了20米，记为+20米，向西行走了15米，记为-15米，等等。
4，有谁知道头文字D游戏设置里的英文知道怎么翻译成中文吗我看不懂百度
brake煞车shift up向上移动shift dn 前进handbrake手刹车dift漂移
5，数字信号处理 对连续信号进行谱分析与DIFTFFT有什么联系和区别
频谱分析是把频率分解，如：FFT，是傅里叶变换，虽然也是和频率相关，就是像一组放大镜，把其精细部分和模糊部分分开，即就是高频成分为精细部分，低频成分为模糊部分，就像照片进行FFT之后，就会看到精细部分和模糊部分。无法直接对 连续信号进行谱分析 进行数值 计算；所以 先对连续信号进行抽样，加窗截断，再运用DFT进行谱分析。DFT其实是有限长序列的DTFT的抽样，而FFT是实现DFT的快速算法你好！频谱分析是把频率分解，如：FFT，是傅里叶变换，虽然也是和频率相关，就是像一组放大镜，把其精细部分和模糊部分分开，即就是高频成分为精细部分，低频成分为模糊部分，就像照片进行FFT之后，就会看到精细部分和模糊部分。我的回答你还满意吗~~同意： huangong 的观点，补上计算机只能处理 离散信号，连续信号必须进行抽样后才能处理
6，daydift比较单位
DATEDIF函数是Excel隐藏函数。 它返回两个日期之间的年\月\日间隔数。常使用DATEDIF函数计算两日期之差。比较单位包含D,M,Y,YD,YM,MD几种。
7，双阈值算法处理的是二值图像还是梯度图像
图像的频域处理7.1 概述频域处理是指根据一定的图像模型,对图像频谱进行不同程度修改的技术,通常作如下假设:1)引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段;2)图像边缘占高频段;3)图像主体或灰度缓变区域占低频段.基于这些假设,可以频谱的各个频段进行有选择性的修改.二维正交变换是图像处理中常用的变换,其特点是变换结果的能量分布向低频成份方向集中,图像的边缘,线条在高频成份上得到反映,因此正交变换在图像处理中得到广泛运用.FOURIER作为一种典型的正交变换,在数学上有比较成熟和快速的处理方法,因此本课程较为详细地对它加以介绍.7.2 二维离散Fourier变换1. 空间频率单位长度上正弦状灰度浓淡变化的重复次数,即灰度变化的快慢.2. Fourier变换与离散Fourier变换对定义在(-∞,+ ∞)上的一维和二维连续函数,可定义如下的Fourier变换:对于离散数据可写成如下DFT形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一个矩形区域上定义DFT.离散FOURIER逆变换(DIFT)如下定义:3. 一维FFT由,令并将k分解成奇数和偶数两个部分,有令,有依此类推,取N为2的幂,可逐渐将N阶FOURIER变换减半至N=2,从而加快运算速度.例1. 方波函数的一维FFTIMG7-1.C 4. 二维FFTFFT算法可用于计算二维变换,这时可首先求矩阵每一行的变换,然后再求所有列的变换.其算法为:1) for(j=0;j 2) FFT1(x1,y1,M,f); ;对第i行数据作一维FFT3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) FFT1(x2,y2,N,f); ;对第j列数据作一维FFT7) for(i=0;i 8) for(j=0;jT,则(i,j)为边缘.也可用作为GM(i,j)的近似.3. Sobel算子对数字图像f(i,j)的每个象素,考察它上下左右邻点灰度的加权差:S(i,j)=f(i-1,j-1)+2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-[f(i+1,j-1) +2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]+f(i-1,j-1)+2f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-[f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]取适当的阈值T,若S(i,j);T,则(i,j)为边缘.4. Laplace算子对数字图像f(i,j)的每个象素取它关于x,y方向的二阶差分之和:L(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取适当的阈值T,若L(i,j);T,则(i,j)为边缘.例1. 梯度算子求边缘IMG9-1.C9.2 图像分割图像中的物体除了在边缘处表现出不连续性之外,其内部区域具有同一性或均匀性.据此将图像划分为若干子区域,每一区域对应某一物体或物体的一部分,这就是图像分割.本节介绍图像分割的门限法.某一图像的直方图如图所示,通过设置灰度级门限,可将直方图划分为两段,一段对应于背景,一段对应于物体,从而得到如下的二值图像:同理,也可设置多个门限实现图像分割.上机作业:1. 输入本章的例子并编译执行.2. 编写程序实现本章边缘提取和图像分割的功能.
8，使用DVD播放光盘但电视上颜色却变了
检查一下是否受磁，电视附近那些音响音箱放远点。检查你的电视的制式，dvd 的制式是否开启，DVD制式是否可以调节检查电视和DVD机是否有色调或者 （色温，SRGB,三基色等调整）菜单将色调调整至正常检查连接线路是否接了色差，连接线（红白黄）是否有问题尝试把电视菜单按倒hdmi 看颜色画面是否一样变色，如果一样电视可能受磁我看你的电视画面好像是被什么干扰了，如果是受磁颜色不会那么均匀的，可以尝试把电视插头DVD插头都拔掉，一段时间从新插上看是否改善
9，图像的梯度和图像对应的二值图的梯度相同吗
应该不同吧，梯度一般不是用卷积来求吗，二值图只有0和255，卷积后的值应该不一样图像的频域处理7.1 概述频域处理是指根据一定的图像模型,对图像频谱进行不同程度修改的技术,通常作如下假设:1)引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段;2)图像边缘占高频段;3)图像主体或灰度缓变区域占低频段.基于这些假设,可以频谱的各个频段进行有选择性的修改.二维正交变换是图像处理中常用的变换,其特点是变换结果的能量分布向低频成份方向集中,图像的边缘,线条在高频成份上得到反映,因此正交变换在图像处理中得到广泛运用.fourier作为一种典型的正交变换,在数学上有比较成熟和快速的处理方法,因此本课程较为详细地对它加以介绍.7.2 二维离散fourier变换1. 空间频率单位长度上正弦状灰度浓淡变化的重复次数,即灰度变化的快慢.2. fourier变换与离散fourier变换对定义在(-∞,+ ∞)上的一维和二维连续函数,可定义如下的fourier变换:对于离散数据可写成如下dft形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一个矩形区域上定义dft.离散fourier逆变换(dift)如下定义:3. 一维fft由,令并将k分解成奇数和偶数两个部分,有令,有依此类推,取n为2的幂,可逐渐将n阶fourier变换减半至n=2,从而加快运算速度.例1. 方波函数的一维fftimg7-1.c 4. 二维fftfft算法可用于计算二维变换,这时可首先求矩阵每一行的变换,然后再求所有列的变换.其算法为:1) for(j=0;j 2) fft1(x1,y1,m,f); ;对第i行数据作一维fft3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) fft1(x2,y2,n,f); ;对第j列数据作一维fft7) for(i=0;i 8) for(j=0;jt,则(i,j)为边缘.也可用作为gm(i,j)的近似.3. sobel算子对数字图像f(i,j)的每个象素,考察它上下左右邻点灰度的加权差:s(i,j)=f(i-1,j-1)+2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-[f(i+1,j-1) +2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]+f(i-1,j-1)+2f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-[f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]取适当的阈值t,若s(i,j);t,则(i,j)为边缘.4. laplace算子对数字图像f(i,j)的每个象素取它关于x,y方向的二阶差分之和:l(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取适当的阈值t,若l(i,j);t,则(i,j)为边缘.例1. 梯度算子求边缘img9-1.c9.2 图像分割图像中的物体除了在边缘处表现出不连续性之外,其内部区域具有同一性或均匀性.据此将图像划分为若干子区域,每一区域对应某一物体或物体的一部分,这就是图像分割.本节介绍图像分割的门限法.某一图像的直方图如图所示,通过设置灰度级门限,可将直方图划分为两段,一段对应于背景,一段对应于物体,从而得到如下的二值图像:同理,也可设置多个门限实现图像分割.上机作业:1. 输入本章的例子并编译执行.2. 编写程序实现本章边缘提取和图像分割的功能.
10，什么是图像的频域处理
图像可以通过某种变换映射到频域中，比如可以进行傅里叶变换。对变换到频域中的图像进行操作就是图像的频域处理图像的频域处理7.1 概述频域处理是指根据一定的图像模型,对图像频谱进行不同程度修改的技术,通常作如下假设:1)引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段;2)图像边缘占高频段;3)图像主体或灰度缓变区域占低频段.基于这些假设,可以频谱的各个频段进行有选择性的修改.二维正交变换是图像处理中常用的变换,其特点是变换结果的能量分布向低频成份方向集中,图像的边缘,线条在高频成份上得到反映,因此正交变换在图像处理中得到广泛运用.fourier作为一种典型的正交变换,在数学上有比较成熟和快速的处理方法,因此本课程较为详细地对它加以介绍.7.2 二维离散fourier变换1. 空间频率单位长度上正弦状灰度浓淡变化的重复次数,即灰度变化的快慢.2. fourier变换与离散fourier变换对定义在(-∞,+ ∞)上的一维和二维连续函数,可定义如下的fourier变换:对于离散数据可写成如下dft形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一个矩形区域上定义dft.离散fourier逆变换(dift)如下定义:3. 一维fft由,令并将k分解成奇数和偶数两个部分,有令,有依此类推,取n为2的幂,可逐渐将n阶fourier变换减半至n=2,从而加快运算速度.例1. 方波函数的一维fftimg7-1.c 4. 二维fftfft算法可用于计算二维变换,这时可首先求矩阵每一行的变换,然后再求所有列的变换.其算法为:1) for(j=0;j 2) fft1(x1,y1,m,f); ;对第i行数据作一维fft3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) fft1(x2,y2,n,f); ;对第j列数据作一维fft7) for(i=0;i 8) for(j=0;jt,则(i,j)为边缘.也可用作为gm(i,j)的近似.3. sobel算子对数字图像f(i,j)的每个象素,考察它上下左右邻点灰度的加权差:s(i,j)=|f(i-1,j-1)+2f(i-1,j)+f(i-1,j+1)-[f(i+1,j-1) +2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]|+|f(i-1,j-1)+2f(i,j-1)+f(i+1,j-1)-[f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]|取适当的阈值t,若s(i,j)>t,则(i,j)为边缘.4. laplace算子对数字图像f(i,j)的每个象素取它关于x,y方向的二阶差分之和:l(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取适当的阈值t,若l(i,j)>t,则(i,j)为边缘.例1. 梯度算子求边缘img9-1.c9.2 图像分割图像中的物体除了在边缘处表现出不连续性之外,其内部区域具有同一性或均匀性.据此将图像划分为若干子区域,每一区域对应某一物体或物体的一部分,这就是图像分割.本节介绍图像分割的门限法.某一图像的直方图如图所示,通过设置灰度级门限,可将直方图划分为两段,一段对应于背景,一段对应于物体,从而得到如下的二值图像:同理,也可设置多个门限实现图像分割.上机作业:1. 输入本章的例子并编译执行.2. 编写程序实现本章边缘提取和图像分割的功能.
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