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例如，考虑 DFT 或 DCT。确切地说，由子块转换的图像与整体转换的图像之间有什么区别？生成的文件大小是否更小？算法效率更高吗？转换后的图像看起来不同吗？谢谢。

我正在优化数据流任务。我 Ado.Net 源触发如下查询。

在源之后，我有一个派生列转换，其中添加了一个具有用户变量值的派生列@[User::TestVariable].

现在我想这个派生的列转换至少需要一些时间，所以我想知道是否可以通过在源代码中执行以下操作来节省时间。

有可能做这样的事情吗？如果是的话怎么办？

以上是 DFT，我正在研究如何找出哪个组件花费了多少时间，所以我可以寻求优化。

我正在优化 a data flow task，我想我会看到哪个组件需要多少时间。我得到了这些任务：

我应该如何知道每个人花了多少时间？除了时间，如果我能找到其他资源，如内存、CPU 等，那就太好了。

主要我正在查看每个组件所花费的时间。

我正在尝试做一个声音处理项目，需要将频率放入另一个域。现在，我尝试实现 FFT，但效果并不好。我试图理解z-transform，但也不太顺利。我阅读并发现 DFT 更容易理解，尤其是算法。所以我使用示例对算法进行了编码，但我不知道或认为输出是否正确。（我这里没有 Matlab，也找不到任何资源来测试它），想知道你们是否知道我的方向是否正确。到目前为止，这是我的代码：

输入是：

结果：

任何帮助或建议都会很棒，我并不期待很多，但是，任何事情都会很棒。谢谢 ：）

我正在做一个项目，该项目需要我进行输入，执行 DFT（离散傅立叶变换），然后从这些值中获取零交叉的数量。

我编写了一个算法，但是，它使用复数，我不知道如何对它们进行操作/执行计算。这是代码：

现在，如果我想执行例如：

然后它会返回一个错误。有什么想法或建议吗？是否可以在不使用复数的情况下创建 DFT？

我一直在研究用 C# 实现的离散余弦变换和离散傅里叶变换的各种实现，但没有一个像我想要的那样简洁。

• 一个奖励点是，代码源自一个更大的开源项目（即久经考验的）。

• 具有最佳指针的答案将是公认的答案。

目前发现

• C# 中的 DCT 实现
• DCT & IDCT（受版权保护，“未经测试”，速度慢）
• Aforge（优化良好）

PS：原则上我正在寻找一维实现，但是“矢量化”输入数据是微不足道的，所以经典的二维实现同样受欢迎。

我正在使用蒙版和离散傅里叶变换过滤图像，直到现在我有这个

但是当我想看到部分结果时，我得到了这个错误

我知道我需要对面具进行零填充，但我不知道该怎么做，请我需要帮助谢谢！

可能重复：
如何从 FFT 结果中获取频率

我有一个问题。我需要知道信号正常通过的频率。为了解决这个问题，我将麦克风应用到特定频率（例如 1000Hz）的声音，以及来自麦克风的缓冲区，以及上面的缓冲区花费 DFT（AForge.Math.FourierTransform.DFT）。采样频率 = 20480Hz。退出时，我有 complex(AForge.Math.Complex) 数组，包含 2048 个元素。我需要做什么才能找到给定频率的音量？如果我有错误的方法，请告诉我正确的方法。

我想分析一些音频并尽可能地将其分解为正弦波。我以前从未使用过 FFT，只是在做一些初步阅读，了解一些概念和可用的库，如 FFTW 和 KissFFT。

我在这一点上感到困惑......听起来DFT / FFT只会在某些频率下为您提供正弦幅度，即基频的倍数。例如，如果我以通常的 44100 Hz 对音频进行采样，并且我选择了一大块 256 个样本，那么该卡盘可能适合 44100/256=172Hz 的一个周期，并且 DFT 将给我 172 的正弦幅度， 172*2, 172*3 等等，对吗？那么你如何找到其他频率的强度呢？我想看到从 20Hz 到大约 15Khz 的频谱，以大约 1Hz 的增量。

有没有人对Android平台上的快速傅里叶变换（FFT）算法做过比较分析？

到目前为止，哪个实现最快？