1) Foufier transform
福里叶变换
2) Fourier transform
傅里叶变换
1.
Performance analysis of filtering algorithms based on Fourier transform;
常见傅里叶变换的滤波性能分析
2.
Transient harmonic analysis algorithm using wavelet transform and Fourier transform;
小波变换与傅里叶变换相结合的暂态谐波分析方法
3.
A palmprint recognition system using two-stage match method based on Fourier transform;
一种基于傅里叶变换的双级匹配掌纹识别系统
3) Fourier transformation
傅里叶变换
1.
A Study on Fourier Transformation Demodulating Theory of the Gap of Optical Fiber Fabry-Perot Sensor;
光纤法布里-珀罗传感器腔长的傅里叶变换解调原理研究
2.
A three-dimensional Fourier transformation migration method of magnetotelluric data and its application;
大地电磁资料三维傅里叶变换偏移方法及其应用
3.
The principle for harmonic detecting and analyzing based on Fourier transformation was focused on.
重点阐述了采用傅里叶变换的方法对谐波进行检测和分析的原理,对虚拟仪器技术的特点和优点并与传统仪器分析技术进行了初步对比。
4) FFT
傅里叶变换
1.
FFT-based orientation identification algorithm in fira;
基于傅里叶变换的Fira机器人朝向角辨识算法
2.
The resulting binary image was transformed using FFT method.
用适当方法对纱线图像作二值化处理,提取表面纤维图像,并根据图像分析技术中的傅里叶变换原理,对有关像素坐标进行线性回归确定纱线捻度,与手工测试相比,用图像处理测试纱线捻度的方法是可靠、准确、快捷的。
3.
The proposed method overcomes the shortcomings of FFT-based method such as sensitivity to noise and inaccurate performance in non-stationary environments.
针对基于傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法易受噪声干扰和对暂态谐波处理精度差的缺点,提出了一种基于小波包变换的谐波分析算法。
5) Fourier transform
付里叶变换
1.
Two sample preparation methods in the measurement of Fourier transform near infared deffuse reflectance spectroscopy(FTNIRDRS)were evaluated by the root mean square groupsizes (RMSG)which was computed from Mahalanobis distance.
引入 Mahalanobis 距离的多元数据处理方法,通过对组内均方根的比较,评价了谷子样品过40目与过60目筛的两种制样的付里叶变换近红外漫反射光谱的测量结果,从而得出与实际定量分析相一致的结论,即过60目筛的样品在光谱定量分析中有较好结果。
2.
In the theory of the system, the tools of Fourier analysis or Fourier transform enable us to analyze the response of a LTI system, such as a circuit, to such sinusoidal inputs.
在系统理论中,付里叶分析与付里叶变换的工具使我们能够对一个线性时不变系统在正弦激励下的响应进行分析,比如一个电路对正弦输入下的响应。
3.
The results are analysed and process by Fourier Optics and computer technique,A new computation method of a displacement vector distribution in the two-dimensional spatial frequency domain is proposed by using the one-dimensional Fourier transform of the Radon-transform fringe image.
采用双曝光散斑照相法对物体进行平面内微小位移的测量，用付里叶光学技术使该散斑相片产生杨氏条纹，利用计算机对杨氏条纹进行了自动分析与处理，采用Ｒａｄｏｍ变换的一维付里叶变换求得该物体在二维频域中的位移场分布的计算方法，并给出计算结果。
6) Fourier transforms
傅里叶变换
1.
In accordance with the settlement observation of the Second nanjing Yangtse River bridge Ba-gua continent s roadbed,the collocations of the observation point and technology terms of the ob-servation are gieven,the statistic analysis and the Fourier transforms are studied as well in processing the final data.
结合南京长江二桥八卦洲引线的路基沉降观测,对观测设施的布设、观测的技术要求等各项工作作了必要的介绍,采用统计方法对观测成果进行分析,以确定点位的稳定性,最后运用傅里叶变换方法分析测量数据时间序列在频率域上的变化特性,并在此基础上对可能存在的沉降规律作出分析,目的在于为工程管理部门提供决策依据,也用于指导类似工程的沉降观测工作。
2.
The Fresnel diffraction formula and the Fourier transforms are used to get the intensity distribution formula.
采用菲涅耳衍射公式和傅里叶变换得出了输出面上的光场的理想计算公式。
补充资料：N点有限长序列的离散傅里叶变换
时域N点序列χ(n)的离散傅里叶变换(DFT)以X(k)表示，定义为
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
(1)
式中K＝0,1,...,N-1。式(1)称为DFT的正变换。从式(1)可以导出
(2)
式中n＝0,1,...,N-1。式(2)称为DFT的逆变换。式(1)和式(2)合起来称为离散傅里叶变换对。
由于在科学技术工作中人们所得到的离散时间信号大多是有限长的N点序列，所以对N点序列进行时域和频域之间的变换是常用的变换，另外 DFT有它的快速算法，使变换可以在很短的时间内完成,所以DFT是数字信号处理中最为重要的工具之一。
DFT的原理 是以给定的时域N点序列χ(n)作为主值周期进行周期延拓（即使之周期化）得到以 N点为周期的离散周期序列χ((n))N,再求χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示(见离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示),得频域的N点离散周期序列X((k))N,最后从X((k))N中取出其主值周期，即得X(k)。同理，与此相似，如果已知X(k)求χ(n),则是从X(k)得X((k))N，再从X((k))N得χ((n))N，取出主值周期即得χ(n)。这个概念很重要，DFT的性质大都与此有关。至于从χ(n)求X(k)，或已知X(k)求χ(n)则是用(1)式或(2)式直接进行的，并不需要通过χ((n))N和X((k))N。
DFT的主要性质 共有5点，如下表中所列。表中a、b为常数, χ((m))N为以N点为周期的周期序列，χ((n+m))N为χ((n))N序列整体左移m点后的结果其他符号如X((k+l))N，X((l))N，Y((k-l))N及y((n-m))N等可类推其含义，不一一列出。
DFT的快速算法 又称为快速傅里叶变换(FFT)。当序列的长度N为2的整数次幂（即N＝2,&λ为整数）时,算法的指导思想是将一个N 点序列的DFT分成两个N/2点序列的DFT,再分成四个N/4点序列的DFT,如此下去,直到变成N/2个两点序列的DFT。这种快速算法的计算工作量与DFT的直接计算的计算工作量之比约为log2N/(2N),以N=1024为例FFT的计算工作量仅约为DFT直接计算的1/200。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条