大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于傅里叶变换c语言的问题，于是小编就整理了4个相关介绍傅里叶变换c语言的解答，让我们一起看看吧。
- 请问SINC函数的正反傅里叶变换怎么做。H(JW)是SINC函数它的h(t)的门信号的通带范围和高度怎么求？
- 二维离散傅里叶变换的实现方法？
- 如何给导入的数据做傅里叶变换？
- 从公式角度解释傅立叶级数是如何拓展成傅立叶变换的？
请问SINC函数的正反傅里叶变换怎么做。H(JW)是SINC函数它的h(t)的门信号的通带范围和高度怎么求？
c函数是很特殊的函数，一般是区间函数的傅立叶变换，如 F(x)=1, -a<=x<=a,F(x)=0, 其他,这个函数的傅立叶变换就是sinc函数2sin(at)/t因而，由傅立叶变化的性质，可知sinc函数做傅立叶变换，应该为2Pi*F(-x) = 2*Pi*F(x)两边同时除以2，加之a=2，可得sin(2t)/t的傅立叶变换为Pi*F(w)乘上exp(j5nt)相当于频域平移5n，因而最终的结果为Pi*F(w-5n) = Pi*[u(5n-2)-u(5n+2)]累加即得最后结果。
二维离散傅里叶变换的方法？
傅里叶变换是一种信号分析方法，可以分析信号的组成成分，在对信号进行傅里叶变换后，信号可以展开为一连串的正弦信号的组合。其目的是将信号由其时域表示转换为频域表示，而将离散序列由其时域表示转换为其频域表示，所用的就是离散傅里叶变换，其变换结果也是离散的。
傅里叶变换不仅能用来分析一维序列，也能用来分析二维序列，即图像，对它进行傅里叶变换得到的也是它的频谱数据。对于数字图像这种离散的信号，频率大小表示信号变化的剧烈程度或者说是信号变化的快慢。频率越大，变化越剧烈，频率越小，信号越平缓，对应到图像中，高频信号往往是图像中的边缘信号和噪声信号，而低频信号包含图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号。同时，由于图像是二维离散数据，对图像的离散傅里叶变换也是二维的，即二维离散傅里叶变换，操作上是先对行进行一维离散傅里叶变换，在行变换结果上对列进行一维离散傅里叶变换。
如何给导入的数据做傅里叶变换？
要对导入的数据进行傅里叶变换，你可以使用以下步骤：
1. 准备数据：将需要分析的数据整理成一列，并确保数据的类型为数值型，而非文本型。同时，删除数据中的空格。
2. 导入数据到分析软件：打开相应的分析软件，如Matlab、Origin等，并将数据导入到软件中。
3. 进行傅里叶变换：在分析软件中，选择适当的傅里叶变换函数或工具，对导入的数据进行变换。
4. 设置参数：根据数据的特点和分析需求，设置合适的参数，如***样率、频率范围等。
5. 分析结果：对傅里叶变换后的结果进行分析，包括频谱图的绘制和频率成分的解读。
不同的软件可能有略微不同的操作步骤和函数名称，但基本原理是相似的。此外，还可以根据具体情况进行数据预处理、窗函数选择等操作，以获得更准确的结果。
从公式角度解释傅立叶级数是如何拓展成傅立叶变换的？
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其实楼主遇到的这个问题，我在大二阶段也曾遇到过。的确对于初学者来说，傅里叶级数的物理意义看起来还算清晰，但是怎么突然就冒出来一个傅里叶变换了呢？
傅里叶级数
白色的光通过三棱镜可以分解成红橙蓝绿......我们的音乐信号，在无线谱上就是一个简单的符号。这些现象在我们理解傅里叶级数时具有很大的帮助。傅里叶告诉我们，任何周期函数，都可以看作出不同振幅，不同相位正弦波的叠加。
很明显，傅里叶级数对于周期的信号（功率信号）是没问题的。但是我们经常遇到的非周期信号呢？周期信号都有一个周期T，如果周期T变得无穷大，那么我们可以看作是非周期信号。
下面就考虑一下，如果周期T变为无穷大，那么傅里叶级数的公式会有怎样的变化。
我们都知道傅里叶级数的频谱在频率轴上离散的，每个“柱子”的间隔是一个w，其中w=2*pi/T,可见当T逐渐变为无穷大的时候，w逐步变为零（说成dw是不是更准确），那么频谱自然就变成连续的啦！
说到这里，如果你多想一步，就会发现问题。傅里叶频谱F(nw)有一个因子1/T啊，当T逐渐趋向无穷大，F(nw)直接变为0了？
怎么可能，能量不可能因为我们在这里变换几下，就消失的。
所以，我们想办法把这个因子T给干掉，我们用F(nw)除以w，即我们定义一个新的频谱F(nw)/w，准确的是频谱密度，毕竟是除以频率w，所以叫做频谱密度。
你看，由于w=2*pi/T，所以这个时候T被我们干掉了吧。
到此，以上就是小编对于傅里叶变换c语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于傅里叶变换c语言的4点解答对大家有用。
