问题标签 [dft]

这是我的第二个问题，因为我有一个问题。我必须在 Android 上实现一个简单的频率检测。对于 DFT，我找到了 jTransform 库（https://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/jtransforms）。

在 jTransform 的 API http://incanter.org/docs/parallelcolt/api/edu/emory/mathcs/jtransforms/fft/DoubleFFT_1D.html#complexForward%28double%5B%5D%29我看到我必须在 complexForward() 方法中传递一个双向量，并且不经意地不是一个文件。

所以，首先，我的想法是正确的吗？所以，我不能使用 MediaRecorder，因为它会生成一个文件？我需要一个缓冲区，然后我使用 AudioRecorder。

但问题是：我无法在没有任何配置的情况下初始化 AudioRecorder 对象。

findAudioRecord() 尝试所有可能的配置来初始化 AudioRecord，并且在第一个工作配置中方法结束（返回）。但它结束了，并返回 null。

真的，我无法理解这个问题。有可能是我的手机吗？

谢谢你的帮助！对不起我的英语...

我目前在 opencv 中遇到 dft 函数的奇怪行为。我正在 dft 转发一些 opencv 矩阵并在频域中进行一些计算，然后我再次将其转换回来。

对于尺寸为 2 次方（例如 256x256、512x512）的图像，结果看起来与预期的一样，但对于任何其他尺寸，我完全是胡说八道。

我的代码大致如下：

我正在做的操作称为光度立体，所以简而言之，我正在对一些渐变进行全局积分。有没有其他人遇到过opencv这个问题，可以给我一些建议吗？

提前致谢

可能重复：
如何从 FFT 结果中获取频率

我对 Matlab 中 fft(DFT) 命令的 x 轴感到困惑。当我们对在 n 点采样的信号执行 fft 命令时，我们会得到一个 x 轴为 0 到 n-1 的图。它是指频率（Hz）吗？例如，当我在 n=2 上出现尖峰时，是否意味着信号频率为 2Hz？

所以更多细节：我开始写我的“学士学位论文”，这将是一些与图像压缩有关的东西

我想知道您是否知道任何尝试使用 PNG 格式的方波傅里叶级数（变换）作为滤波器而不是 haar 小波？会有什么好处吗？

如果您对我的论文有什么其他想法，那会有所帮助。我的时间范围是从现在到5-6月

我正在尝试使用 OpenCV 找到图像中的主要频率。我在 OpenCV 教程中看到了 dft 示例，但是如何找到具有周期性结构的图像的主要频率？我想提取最低谐波的光谱信息，将它们复制到新图像并进行反向 dft。此问题附有示例图像。

我想生成一些数字来显示使用傅立叶变换进行时间序列分析的缺点。我的目标是表明 2 个明显非常不同的信号具有非常相似形状的光谱。首先，我创建我的系列：

生产：

现在，我想证明它们的光谱具有非常相似的形状：

这些示例取自我想在 matlab 中重现的一些课堂笔记。但是，我在复制第二个情节时遇到了困难。谁能建议如何使用提供的信息在 matlab 中生成第二个图？

如何使用 OpenCV 2.4 和 C++ 在图像光谱上应用陷波滤波器？我想计算图像的 DFT，抑制某些频率并计算逆 dft。谁能告诉我一些示例代码如何在频率域中应用陷波滤波器？

编辑：

这是我尝试过的，但是频谱的象限不是按顺序排列的，因此频谱的原点不是图像的中心。这让我很难确定要抑制的频率。当交换象限以使原点为中心时，逆 DFT 显示错误的结果。谁能告诉我如何用交换的象限做逆 dft？

我不明白频率图像 filter1 和 filter2 中的列数（参见代码）。如果我在 for 循环中使用 filter1.cols 作为 u，我不会访问图像的右边框。Filter1 和 filter2 似乎有大约。5000 列，但源图像的分辨率为 1280x1024（灰度）。对此有什么想法吗？

对我的代码有任何进一步的评论吗？

我熟悉在 Java 中进行 FFT 的 JTransforms。我想做一系列短时傅里叶变换，我读到滑动 DFT 更适合。有没有实现高效滑动 DFT 的 Java 库？

我使用以下代码计算具有指定内核的图像的卷积（在我的情况下为高斯）。每次我得到不同的结果，结果图像甚至不接近我在空间域中通过卷积获得的图像。首先，我认为问题出在图像的数据类型上。我将它们更改为 32 和 64，但结果仍然相同。谁能告诉我可能出了什么问题？

http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/core_operations_on_arrays.html#dft 上面的这个函数给了我一个黑色的图像。我有灰度输入。

所以我试图用 C 编写离散傅立叶变换来处理真正的 32 位浮点 wav 文件。它一次读取 2 帧（每个通道一个，但出于我的目的，我假设它们都是相同的，所以我使用帧 [0]）。此代码应该通过使用频率 20、40、60、...、10000 探测输入文件来写出输入文件的幅度谱。我在输入帧上使用 Hanning 窗口。如果可以的话，我想避免使用复数。当我运行它时，它给了我一些非常奇怪的幅度（其中大部分都非常小，并且与正确的频率无关），这让我相信我在计算中犯了一个根本性的错误。有人可以对这里发生的事情提供一些见解吗？这是我的代码：