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DIFT，簡述DFT與序列的傅利葉變換DIFT的關(guān)系

來源：整理 時間：2023-08-19 05:09:33 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，簡述DFT與序列的傅利葉變換DIFT的關(guān)系

DFS是周期序列的傅里葉級數(shù)，DFT是DFS的主周期；DTFT是非周期序列的傅里葉變換。
你說呢...

簡述DFT與序列的傅利葉變換DIFT的關(guān)系

2，簡述DFT與序列的傅利葉變換DIFT的關(guān)系

DFS是周期序列的傅里葉級數(shù)，DFT是DFS的主周期；DTFT是非周期序列的傅里葉變換。

簡述DFT與序列的傅利葉變換DIFT的關(guān)系

3，edg為什么會引進(jìn)pown和dift

S5賽季各大LPL戰(zhàn)隊紛紛引進(jìn)韓援，而edg廠長在韓服排位時就和DEFT很熟，于是edg引援時就引進(jìn)了deft，pawn是附帶的
生活中，有很多具有相反意義的量，就常用正、負(fù)數(shù)來表示。 如：賺了600元，記為+600元，虧了500元，記為-500元； 還有：升高10米，記為+10米，下降8米，記為-8米； 向東行走了20米，記為+20米，向西行走了15米，記為-15米，等等。

edg為什么會引進(jìn)pown和dift

4，有誰知道頭文字D游戲設(shè)置里的英文知道怎么翻譯成中文嗎我看不懂百度

brake煞車shift up向上移動shift dn 前進(jìn)handbrake手剎車dift漂移

5，數(shù)字信號處理 對連續(xù)信號進(jìn)行譜分析與DIFTFFT有什么聯(lián)系和區(qū)別

頻譜分析是把頻率分解，如：FFT，是傅里葉變換，雖然也是和頻率相關(guān)，就是像一組放大鏡，把其精細(xì)部分和模糊部分分開，即就是高頻成分為精細(xì)部分，低頻成分為模糊部分，就像照片進(jìn)行FFT之后，就會看到精細(xì)部分和模糊部分。
無法直接對 連續(xù)信號進(jìn)行譜分析 進(jìn)行數(shù)值 計算；所以 先對連續(xù)信號進(jìn)行抽樣，加窗截斷，再運(yùn)用DFT進(jìn)行譜分析。DFT其實(shí)是有限長序列的DTFT的抽樣，而FFT是實(shí)現(xiàn)DFT的快速算法
你好！頻譜分析是把頻率分解，如：FFT，是傅里葉變換，雖然也是和頻率相關(guān)，就是像一組放大鏡，把其精細(xì)部分和模糊部分分開，即就是高頻成分為精細(xì)部分，低頻成分為模糊部分，就像照片進(jìn)行FFT之后，就會看到精細(xì)部分和模糊部分。我的回答你還滿意嗎~~
同意： huangong 的觀點(diǎn)，補(bǔ)上計算機(jī)只能處理 離散信號，連續(xù)信號必須進(jìn)行抽樣后才能處理

6，daydift比較單位

DATEDIF函數(shù)是Excel隱藏函數(shù)。 它返回兩個日期之間的年\月\日間隔數(shù)。常使用DATEDIF函數(shù)計算兩日期之差。比較單位包含D,M,Y,YD,YM,MD幾種。

7，雙閾值算法處理的是二值圖像還是梯度圖像

圖像的頻域處理7.1 概述頻域處理是指根據(jù)一定的圖像模型,對圖像頻譜進(jìn)行不同程度修改的技術(shù),通常作如下假設(shè):1)引起圖像質(zhì)量下降的噪聲占頻譜的高頻段;2)圖像邊緣占高頻段;3)圖像主體或灰度緩變區(qū)域占低頻段.基于這些假設(shè),可以頻譜的各個頻段進(jìn)行有選擇性的修改.二維正交變換是圖像處理中常用的變換,其特點(diǎn)是變換結(jié)果的能量分布向低頻成份方向集中,圖像的邊緣,線條在高頻成份上得到反映,因此正交變換在圖像處理中得到廣泛運(yùn)用.FOURIER作為一種典型的正交變換,在數(shù)學(xué)上有比較成熟和快速的處理方法,因此本課程較為詳細(xì)地對它加以介紹.7.2 二維離散Fourier變換1. 空間頻率單位長度上正弦狀灰度濃淡變化的重復(fù)次數(shù),即灰度變化的快慢.2. Fourier變換與離散Fourier變換對定義在(-∞,+ ∞)上的一維和二維連續(xù)函數(shù),可定義如下的Fourier變換:對于離散數(shù)據(jù)可寫成如下DFT形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一個矩形區(qū)域上定義DFT.離散FOURIER逆變換(DIFT)如下定義:3. 一維FFT由,令并將k分解成奇數(shù)和偶數(shù)兩個部分,有令,有依此類推,取N為2的冪,可逐漸將N階FOURIER變換減半至N=2,從而加快運(yùn)算速度.例1. 方波函數(shù)的一維FFTIMG7-1.C 4. 二維FFTFFT算法可用于計算二維變換,這時可首先求矩陣每一行的變換,然后再求所有列的變換.其算法為:1) for(j=0;j 2) FFT1(x1,y1,M,f); ;對第i行數(shù)據(jù)作一維FFT3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) FFT1(x2,y2,N,f); ;對第j列數(shù)據(jù)作一維FFT7) for(i=0;i 8) for(j=0;jT,則(i,j)為邊緣.也可用作為GM(i,j)的近似.3. Sobel算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素,考察它上下左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)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)]取適當(dāng)?shù)拈撝礣,若S(i,j);T,則(i,j)為邊緣.4. Laplace算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素取它關(guān)于x,y方向的二階差分之和:L(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取適當(dāng)?shù)拈撝礣,若L(i,j);T,則(i,j)為邊緣.例1. 梯度算子求邊緣IMG9-1.C9.2 圖像分割圖像中的物體除了在邊緣處表現(xiàn)出不連續(xù)性之外,其內(nèi)部區(qū)域具有同一性或均勻性.據(jù)此將圖像劃分為若干子區(qū)域,每一區(qū)域?qū)?yīng)某一物體或物體的一部分,這就是圖像分割.本節(jié)介紹圖像分割的門限法.某一圖像的直方圖如圖所示,通過設(shè)置灰度級門限,可將直方圖劃分為兩段,一段對應(yīng)于背景,一段對應(yīng)于物體,從而得到如下的二值圖像:同理,也可設(shè)置多個門限實(shí)現(xiàn)圖像分割.上機(jī)作業(yè):1. 輸入本章的例子并編譯執(zhí)行.2. 編寫程序?qū)崿F(xiàn)本章邊緣提取和圖像分割的功能.
任務(wù)占坑

8，使用DVD播放光盤但電視上顏色卻變了

檢查一下是否受磁，電視附近那些音響音箱放遠(yuǎn)點(diǎn)。檢查你的電視的制式，dvd 的制式是否開啟，DVD制式是否可以調(diào)節(jié)檢查電視和DVD機(jī)是否有色調(diào)或者 （色溫，SRGB,三基色等調(diào)整）菜單將色調(diào)調(diào)整至正常檢查連接線路是否接了色差，連接線（紅白黃）是否有問題嘗試把電視菜單按倒hdmi 看顏色畫面是否一樣變色，如果一樣電視可能受磁我看你的電視畫面好像是被什么干擾了，如果是受磁顏色不會那么均勻的，可以嘗試把電視插頭DVD插頭都拔掉，一段時間從新插上看是否改善

9，圖像的梯度和圖像對應(yīng)的二值圖的梯度相同嗎

應(yīng)該不同吧，梯度一般不是用卷積來求嗎，二值圖只有0和255，卷積后的值應(yīng)該不一樣
圖像的頻域處理7.1 概述頻域處理是指根據(jù)一定的圖像模型,對圖像頻譜進(jìn)行不同程度修改的技術(shù),通常作如下假設(shè):1)引起圖像質(zhì)量下降的噪聲占頻譜的高頻段;2)圖像邊緣占高頻段;3)圖像主體或灰度緩變區(qū)域占低頻段.基于這些假設(shè),可以頻譜的各個頻段進(jìn)行有選擇性的修改.二維正交變換是圖像處理中常用的變換,其特點(diǎn)是變換結(jié)果的能量分布向低頻成份方向集中,圖像的邊緣,線條在高頻成份上得到反映,因此正交變換在圖像處理中得到廣泛運(yùn)用.fourier作為一種典型的正交變換,在數(shù)學(xué)上有比較成熟和快速的處理方法,因此本課程較為詳細(xì)地對它加以介紹.7.2 二維離散fourier變換1. 空間頻率單位長度上正弦狀灰度濃淡變化的重復(fù)次數(shù),即灰度變化的快慢.2. fourier變換與離散fourier變換對定義在(-∞,+ ∞)上的一維和二維連續(xù)函數(shù),可定義如下的fourier變換:對于離散數(shù)據(jù)可寫成如下dft形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一個矩形區(qū)域上定義dft.離散fourier逆變換(dift)如下定義:3. 一維fft由,令并將k分解成奇數(shù)和偶數(shù)兩個部分,有令,有依此類推,取n為2的冪,可逐漸將n階fourier變換減半至n=2,從而加快運(yùn)算速度.例1. 方波函數(shù)的一維fftimg7-1.c 4. 二維fftfft算法可用于計算二維變換,這時可首先求矩陣每一行的變換,然后再求所有列的變換.其算法為:1) for(j=0;j 2) fft1(x1,y1,m,f); ;對第i行數(shù)據(jù)作一維fft3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) fft1(x2,y2,n,f); ;對第j列數(shù)據(jù)作一維fft7) for(i=0;i 8) for(j=0;jt,則(i,j)為邊緣.也可用作為gm(i,j)的近似.3. sobel算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素,考察它上下左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)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)]取適當(dāng)?shù)拈撝祎,若s(i,j);t,則(i,j)為邊緣.4. laplace算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素取它關(guān)于x,y方向的二階差分之和:l(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取適當(dāng)?shù)拈撝祎,若l(i,j);t,則(i,j)為邊緣.例1. 梯度算子求邊緣img9-1.c9.2 圖像分割圖像中的物體除了在邊緣處表現(xiàn)出不連續(xù)性之外,其內(nèi)部區(qū)域具有同一性或均勻性.據(jù)此將圖像劃分為若干子區(qū)域,每一區(qū)域?qū)?yīng)某一物體或物體的一部分,這就是圖像分割.本節(jié)介紹圖像分割的門限法.某一圖像的直方圖如圖所示,通過設(shè)置灰度級門限,可將直方圖劃分為兩段,一段對應(yīng)于背景,一段對應(yīng)于物體,從而得到如下的二值圖像:同理,也可設(shè)置多個門限實(shí)現(xiàn)圖像分割.上機(jī)作業(yè):1. 輸入本章的例子并編譯執(zhí)行.2. 編寫程序?qū)崿F(xiàn)本章邊緣提取和圖像分割的功能.

10，什么是圖像的頻域處理

圖像可以通過某種變換映射到頻域中，比如可以進(jìn)行傅里葉變換。對變換到頻域中的圖像進(jìn)行操作就是圖像的頻域處理
圖像的頻域處理7.1 概述頻域處理是指根據(jù)一定的圖像模型,對圖像頻譜進(jìn)行不同程度修改的技術(shù),通常作如下假設(shè):1)引起圖像質(zhì)量下降的噪聲占頻譜的高頻段;2)圖像邊緣占高頻段;3)圖像主體或灰度緩變區(qū)域占低頻段.基于這些假設(shè),可以頻譜的各個頻段進(jìn)行有選擇性的修改.二維正交變換是圖像處理中常用的變換,其特點(diǎn)是變換結(jié)果的能量分布向低頻成份方向集中,圖像的邊緣,線條在高頻成份上得到反映,因此正交變換在圖像處理中得到廣泛運(yùn)用.fourier作為一種典型的正交變換,在數(shù)學(xué)上有比較成熟和快速的處理方法,因此本課程較為詳細(xì)地對它加以介紹.7.2 二維離散fourier變換1. 空間頻率單位長度上正弦狀灰度濃淡變化的重復(fù)次數(shù),即灰度變化的快慢.2. fourier變換與離散fourier變換對定義在(-∞,+ ∞)上的一維和二維連續(xù)函數(shù),可定義如下的fourier變換:對于離散數(shù)據(jù)可寫成如下dft形式:上式中求和的上下限可以不同,即可在一個矩形區(qū)域上定義dft.離散fourier逆變換(dift)如下定義:3. 一維fft由,令并將k分解成奇數(shù)和偶數(shù)兩個部分,有令,有依此類推,取n為2的冪,可逐漸將n階fourier變換減半至n=2,從而加快運(yùn)算速度.例1. 方波函數(shù)的一維fftimg7-1.c 4. 二維fftfft算法可用于計算二維變換,這時可首先求矩陣每一行的變換,然后再求所有列的變換.其算法為:1) for(j=0;j 2) fft1(x1,y1,m,f); ;對第i行數(shù)據(jù)作一維fft3) for(j=0;j 4) for(i=0;i 5) for(i=0;i 6) fft1(x2,y2,n,f); ;對第j列數(shù)據(jù)作一維fft7) for(i=0;i 8) for(j=0;jt,則(i,j)為邊緣.也可用作為gm(i,j)的近似.3. sobel算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素,考察它上下左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)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)]|取適當(dāng)?shù)拈撝祎,若s(i,j)>t,則(i,j)為邊緣.4. laplace算子對數(shù)字圖像f(i,j)的每個象素取它關(guān)于x,y方向的二階差分之和:l(i,j)=-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)+4f(i,j)取適當(dāng)?shù)拈撝祎,若l(i,j)>t,則(i,j)為邊緣.例1. 梯度算子求邊緣img9-1.c9.2 圖像分割圖像中的物體除了在邊緣處表現(xiàn)出不連續(xù)性之外,其內(nèi)部區(qū)域具有同一性或均勻性.據(jù)此將圖像劃分為若干子區(qū)域,每一區(qū)域?qū)?yīng)某一物體或物體的一部分,這就是圖像分割.本節(jié)介紹圖像分割的門限法.某一圖像的直方圖如圖所示,通過設(shè)置灰度級門限,可將直方圖劃分為兩段,一段對應(yīng)于背景,一段對應(yīng)于物體,從而得到如下的二值圖像:同理,也可設(shè)置多個門限實(shí)現(xiàn)圖像分割.上機(jī)作業(yè):1. 輸入本章的例子并編譯執(zhí)行.2. 編寫程序?qū)崿F(xiàn)本章邊緣提取和圖像分割的功能.
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