考虑一个函数f(t)，如何计算连续傅里叶变换g(w)并使用numpy和matplotlib绘制它？ 这个问题或其逆问题（已知g(w)，未知f(t)的绘图）发生在傅里叶积分不存在解析解的情况下。

我一直在尝试使用Exocortex FFT实现进行操作，但遇到了一些问题。 每当我在调用iFFT之前修改频率箱的振幅时，生成的信号会包含一些点击和爆音，特别是当信号中存在低频（例如鼓或低音）时。然而，如果我将所有箱子的衰减因子相同，则不会发生这种情况。 让我举个例子，展示一个4个样本FFT...

我有一个数据集（数组），需要找出其中的周期性。我该如何操作？有人说可以使用FFT，但我不确定它如何给我提供周期性信息。谢谢您的帮助！

傅里叶变换 F 的幅度和相位定义如下：Mag = sqrt(Real(F)^2 + Imaginary(F)^2) 并且Phase = arctan(Imaginary(F)/Real(F)) 我尝试编写Matlab代码，输入灰度图像矩阵，对其执行fft2（）转换，并从变换中计算幅度和相位。然...

我正在寻找一个库，可以接受一块音频数据，并返回给定频带内随时间变化的平均振幅。 我已经在comp.dsp上问过这个问题了，但是我清楚的知道，学习如何使用基本FFT库自己构建这个功能需要比我目前所拥有的时间和精力更多。这是我的原始问题，其中包含更多细节: http://groups.googl...

我试图理解 Python 的 fft 功能，但我遇到的一个奇怪问题是，Parseval 定理 似乎不适用，因为它给出的差异现在约为50，而应该是0。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.fftpack a...

我想制作一个程序，使用PortAudio记录音频数据（我已完成此部分），然后显示该记录音频的频率信息（目前，我想显示每个样本组的平均频率）。 通过一些研究，我知道我需要进行FFT。所以我在C中搜索了一个库来进行FFTW。 但是，现在我有点迷茫。我应该如何处理记录的样本以从中提取一些频率...

我正在尝试理解关于神经网络的几个问题。首先，在网上找了一下，似乎没有办法通过神经网络计算出（离散）傅里叶变换。你可以通过在程序中硬编码傅里叶变换的常数来实现它，并且可以得到不错的结果。为什么机器不能自己计算这些常数呢？

我正在尝试使用1D FFT实现2D FFT。我有一个大小为4x4（行主序）的矩阵 我的算法是： 在所有16个点上进行FFT 比特反转 转置 在16个点上进行FFT 比特反转 转置 这个算法是否正确？

维基百科的Wavelet article包含以下文本： 离散小波变换也较计算上更简单，运行时间为O(N)，而快速傅里叶变换为O(N log N)。这种计算优势并非固有于变换本身，而是反映了对数频率划分的选择，与FFT的等间隔频率划分形成对比。 这是否意味着还有一种类似FFT的算法，采用...