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  • 傅里叶逆变换方法生成路面不平度,具有计算效率高,快捷方便的特点,适用于车辆动力学仿真和控制中路面激励的构建,该资源采用Matlab编写,注释详尽。
  • function x=MyIFFT_TB(y)%MyIFFT_TB:My Inverse Fast Fourier Transform Time Based%按时间抽取基2-傅里叶逆变换算法%input:% y -- 傅里叶正变换结果,1*N的向量%output:% x -- 逆变换结果,1*N的向量%参考文献:% ...

    function x=MyIFFT_TB(y)

    %MyIFFT_TB:My Inverse Fast Fourier Transform Time Based

    %按时间抽取基2-傅里叶逆变换算法

    %input:

    % y -- 傅里叶正变换结果,1*N的向量

    %output:

    % x -- 逆变换结果,1*N的向量

    %参考文献:

    % http://www.doczj.com/doc/415f0f0976c66137ee0619b6.html/view/fea1e985b9d528ea81c779ee.html

    N=length(y);

    x=conj(y); %求共轭

    x=MyFFT_TB(x);%求FFT

    x=conj(x);%求共轭

    x=x./N;%除以N

    end

    %% 内嵌函数====================================================== function y=MyFFT_TB(x,n)

    %MYFFT_TB:My Fast Fourier Transform Time Based

    %按时间抽取基2-fft算法

    %input:

    % x -- 输入的一维样本

    % n -- 变换长度,缺省时n=length(x) 当n小于x数据长度时,x数据被截断到第n个数据% 当n大于时,x数据在尾部补0直到x 含n个数据

    %output:

    % y -- 1*n的向量,快速傅里叶变换结果

    %variable define:

    % N -- 一维数据x的长度

    % xtem -- 临时储存x数据用

    % m,M -- 对N进行分解N=2^m*M,M为不能被2整除的整数

    % two_m -- 2^m

    % adr -- 变址,1*N的向量

    % l -- 当前蝶形运算的级数

    % W -- 长为N/2的向量,记录W(0,N),W(1,N),...W(N/2-1,N)

    % d -- 蝶形运算两点间距离

    % t -- 第l级蝶形运算含有的奇偶数组的个数

    % mul -- 标量,乘数

    % ind1,ind2 -- 标量,下标

    % tem -- 标量,用于临时储存

    %% 输入参数个数检查

    msg=nargchk(1,2,nargin);

    error(msg);

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  • 傅里叶逆变换C程序

    2018-04-25 14:27:51
    傅里叶逆变换c语言程序,已测试可用,滤波变换,频域处理后做波形还原,均可用,需要编写自己 的傅里叶逆变换类的也可以参考使用
  • 本资源配合傅里叶逆变换的演示过程,原文章在地质:https://blog.csdn.net/yx171532/article/details/112787337
  • 短时傅里叶逆变换

    2017-10-22 16:30:24
    用MATLAB实现的短时傅里叶逆变换,可以直接用来处理数据。
  • 傅里叶变换和傅里叶逆变换的C++代码,亲测,有详细的解释。 有问题可以留言。
  • matlab傅里叶变换及逆变换和快速傅里叶变换,通过编程实战掌握具体应用。包括matlab傅里叶变换、matlab傅里叶逆变换、matlab快速傅里叶变换。
  • Matlab实现快速傅里叶逆变换 昨晚分享了matlab的快速傅里叶变换,应群友要求,分享一下快速傅里叶逆变换 昨晚文章:Matlab实现傅里叶变换 https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/117091349 ...

    Matlab实现快速傅里叶逆变换

    昨晚分享了matlab的快速傅里叶变换,应群友要求,分享一下快速傅里叶逆变换

    昨晚文章:Matlab实现傅里叶变换

    https://blog.csdn.net/qingfengxd1/article/details/117091349

    Matlab实现快速傅里叶逆变换通过ifft函数。


    语法

    X = ifft(Y)

    X = ifft(Y,n)

    X = ifft(Y,n,dim)

    X = ifft(___,symflag)

     


     

    说明

    X = ifft(Y) 使用快速傅里叶变换算法计算 Y 的逆离散傅里叶变换。X 与 Y 的大小相同。

    • 如果 Y 是向量,则 ifft(Y) 返回该向量的逆变换。

    • 如果Y 是矩阵,则 ifft(Y) 返回该矩阵每一列的逆变换。

    • 如果 Y 是多维数组,则 ifft(Y) 将大小不等于 1 的第一个维度上的值视为向量,并返回每个向量的逆变换。

    X = ifft(Y,n) 通过用尾随零填充 Y 以达到长度 n,返回 Y 的 n 点傅里叶逆变换。

    X = ifft(Y,n,dim) 返回沿维度 dim 的傅里叶逆变换。例如,如果 Y 是矩阵,则 ifft(Y,n,2) 返回每一行的 n 点逆变换。

    X = ifft(___,symflag) 指定 Y 的对称性。例如,ifft(Y,'symmetric') 将 Y 视为共轭对称。

    示例

    向量的逆变换,时空采样数据与频率采样数据间的傅里叶变换及其逆变换。

    创建一个向量并计算其傅里叶变换。

     

    X = [1 2 3 4 5];Y = fft(X)Y = 1×5 complex
      15.0000 + 0.0000i  -2.5000 + 3.4410i  -2.5000 + 0.8123i  -2.5000 - 0.8123i  -2.5000 - 3.4410i
    计算 Y 的逆变换,结果与原始向量 X 相同。
    

    ​​​​​​​

    ifft(Y)ans = 1×5
         1     2     3     4     5

     

    展开全文
  • 使用快速傅里叶逆变换,分析离散时间信号中频率分辨率和信号的样本数之间的关系,并通过不同的滤波器进行对比。
  • C++离散傅里叶逆变换 一、序言: 该教程承接上文的离散傅里叶变换,用于进行离散傅里叶逆变换。 二、设计目标 对复数数组进行离散傅里叶逆变换,并生成可供使用的图像类。 三、详细步骤 输入:经傅里叶...

    C++离散傅里叶逆变换

    一、序言:

    该教程承接上文的离散傅里叶变换,用于进行离散傅里叶逆变换。

     

    二、设计目标

    对复数数组进行离散傅里叶逆变换,并生成可供使用的图像类。

     

    三、详细步骤

    输入:经傅里叶变换后产生的复数数组

    输出:MyImage图像

    定义:

    static MyImage* Idft2(ComplexNumber *Scr,int const width,int const height);

     

    实现:MyImage* MyCV::Idft2(ComplexNumber *Scr, int width, int height)

    {
    
        int bytesPerLine = (width*8+31)/32*4;
    
     
    
        double* double_data = new double[width*height];
    
        memset(double_data,0,sizeof(double_data)*sizeof(double)); //全部赋值为0
    
     
    
        double fixed_factor_for_axisX = (2 * PI) / height;                  // evaluate i2π/N of i2πux/N, and store the value for computing efficiency
    
        double fixed_factor_for_axisY = (2 * PI) / width;                   // evaluate i2π/N of i2πux/N, and store the value for computing efficiency
    
        for (int x = 0; x<height; x++) {
    
            for (int y = 0; y<width; y++) {
    
                for (int u = 0; u<height; u++) {
    
                    for (int v = 0; v<width; v++) {
    
                        double powerU = u * x * fixed_factor_for_axisX;         // evaluate i2πux/N
    
                        double powerV = v * y * fixed_factor_for_axisY;         // evaluate i2πux/N
    
                        ComplexNumber cplTemp;
    
                        cplTemp.SetValue(cos(powerU + powerV), sin(powerU + powerV));
    
                        double_data[y + x*width] = double_data[y + x*width] +
    
                                ((Scr[v + u*width] * cplTemp).m_rl
    
                                /(height*width));
    
                    }
    
                }
    
            }
    
        }
    
     
    
        unsigned char *idft2_data = new unsigned char[bytesPerLine*height];//存储处理后的数据
    
     
    
        for(int i=0;i<height;i++)
    
            for(int j=0;j<width;j++)
    
            {
    
                idft2_data[i*bytesPerLine+j] = (unsigned char)double_data[i*width+j];
    
            }
    
     
    
        return new MyImage(idft2_data,width,height,MyImage::format::GRAY8);
    
    }

     

    至此,离散傅里叶逆变换的方法实现完成,效果图如下:

     

     

    如果上述教程或代码中有任何错误,欢迎批评和指证。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/akakakkk/p/8595156.html

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傅里叶逆变换方法