由上述實(shí)驗(yàn)過程的圖像變化可知，經(jīng)過傅立葉變換和反變換及DCT離散余弦變換和反變換后，圖像都發(fā)生了很大的變化，首先是經(jīng)過2-D傅立葉變換后，圖像數(shù)據(jù)頻域出現(xiàn)高頻數(shù)據(jù)集中，低頻數(shù)據(jù)在四周的現(xiàn)象，然后再經(jīng)過2-D傅立葉變換反變換后，圖像再次恢復(fù)原始圖。而2-D離散余弦變換對(duì)圖像的影響也是如此。
標(biāo)簽： 實(shí)驗(yàn) 圖像 變化 過程
上傳時(shí)間： 2016-02-05
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經(jīng)測試過定時(shí)器操作的程序，可以在傅立葉2410開發(fā)板上正確運(yùn)行，程序簡單，但啟動(dòng)代碼完整，對(duì)初學(xué)者有幫助。
上傳時(shí)間： 2016-02-16
上傳用戶：zhaoq123
Flash做U盤設(shè)備，可以在傅立葉2410開發(fā)板上正確運(yùn)行，對(duì)USB開發(fā)者有一定幫助。
上傳時(shí)間： 2016-02-16
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經(jīng)測試過看門狗的程序，可以在傅立葉2410開發(fā)板上正確運(yùn)行，啟動(dòng)代碼完整，對(duì)初學(xué)者有幫助。
上傳時(shí)間： 2016-02-16
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對(duì)IIC接口操作的程序，可以在傅立葉2410開發(fā)板上正確運(yùn)行，啟動(dòng)代碼完整，相信對(duì)初學(xué)者有一定的幫助。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：zhuimenghuadie
fft原代碼，用vhdl語言完成快速傅立葉變換
上傳時(shí)間： 2016-02-21
上傳用戶：stewart·
相關(guān)函數(shù)法該方法先由序列估計(jì)出自相關(guān)函數(shù)R，然后對(duì)其進(jìn)行傅立葉變換，得到功率譜估計(jì)。當(dāng)延時(shí)和數(shù)據(jù)長度相比很小的時(shí)候可以有良好的估計(jì)精度。
標(biāo)簽： 函數(shù) 序列 自相關(guān)函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-04
上傳用戶：chenjjer
在matlab環(huán)境下，用傅立葉描述子對(duì)圖像作形狀描述的matlab代碼
上傳時(shí)間： 2013-11-29
上傳用戶：teddysha
C語言精彩百例第93－100例 第四篇 綜合應(yīng)用篇 實(shí)例94 用C語言實(shí)現(xiàn)遺傳算法 實(shí)例95 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實(shí)現(xiàn) 實(shí)例96 K_均值算法 實(shí)例97 ISODATA算法 實(shí)例98 快速傅立葉變換 實(shí)例99 求解野人與傳教士問題 實(shí)例100 簡單專家系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2016-03-24
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DFT(Discrete Fourier Transformation)是數(shù)字信號(hào)分析與處理如圖形、語音及圖像等領(lǐng)域的重要變換工具，直接計(jì)算DFT的計(jì)算量與變換區(qū)間長度N的平方成正比。當(dāng)N較大時(shí)，因計(jì)算量太大，直接用DFT算法進(jìn)行譜分析和信號(hào)的實(shí)時(shí)處理是不切實(shí)際的。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation，簡稱FFT)使DFT運(yùn)算效率提高1～2個(gè)數(shù)量級(jí)。其原因是當(dāng)N較大時(shí)，對(duì)DFT進(jìn)行了基4和基2分解運(yùn)算。FFT算法除了必需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器ram和旋轉(zhuǎn)因子rom外，仍需較復(fù)雜的運(yùn)算和控制電路單元，即使現(xiàn)在,實(shí)現(xiàn)長點(diǎn)數(shù)的FFT仍然是很困難。本文提出的FFT實(shí)現(xiàn)算法是基于FPGA之上的，算法完成對(duì)一個(gè)序列的FFT計(jì)算，完全由脈沖觸發(fā)，外部只輸入一脈沖頭和輸入數(shù)據(jù)，便可以得到該脈沖頭作為起始標(biāo)志的N點(diǎn)FFT輸出結(jié)果。由于使用了雙ram，該算法是流型(Pipelined)的，可以連續(xù)計(jì)算N點(diǎn)復(fù)數(shù)輸入FFT，即輸入可以是分段N點(diǎn)連續(xù)復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT對(duì)于算法本身來說是無關(guān)緊要的，因?yàn)閮煞N情況下只是存儲(chǔ)器的讀寫地址有所變動(dòng)而已，不影響算法的結(jié)構(gòu)和流程，也不會(huì)對(duì)算法復(fù)雜度有何影響。
標(biāo)簽： Transformation Discrete Fourier DFT
上傳時(shí)間： 2016-04-12
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