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傅里叶变换有哪些特点 |
傅里叶变换的优缺点,傅里叶变换知识点总结
优点:在傅里叶变换的基础上,增加了窗函数,就实现了时间—频率分析。缺点:短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数,窗函数一旦确定了以后,其形状就不再发生改变,短缺点:因为频谱是时间从负无穷到正无穷的叠加,所以,知道某一频率,不能判断,该频率的时间定位。不能判断某一时间段的频率成分。例子:平稳信号:傅里叶变换的结果
对傅里叶变换的局限性分析入手,揭示了窗口傅里叶变换、小波变换和分数傅里叶变换的出现是傅里叶变换本身发展的必然,阐明了其改进方法产生的原因及其优缺点,分析了其改进方离散傅里叶变换(DFT)的弊端离散傅里叶变换(DFT)其实是将离散信号做周期延拓然后做傅立叶变换再截取一个周期,反变换同样如此,所以离散傅里叶变换(DFT)用的是块
≥^≤ 尽管窗口傅里叶变换是一种时频分析,是信号处理的重要工具,并得到广泛的应用,但是窗口傅里叶变换的一个主要缺点是时域和频域的采样间隔都是常数,即这种窗口大小和形态与频离散傅里叶变换和离散小波变换的优缺点谢谢了——小波变换的优点:1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述)(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或
优点:在傅里叶变换的基础上,增加了窗函数,就实现了时间—频率分析。缺点:短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数,窗函数一旦确定了以后,其形状就不再发生改变,短从时域上,我们也可采用类似的分裂和并算法,来实现信号最优的表达,这种可变窗小波成为MALVAR 小波。记住,压缩是小波最大的优势。消噪,一般的傅里叶算法,一般可以是IIR 滤波
2.1 裂解气相色谱-傅里叶变换红外光谱联用能够用来判断树脂涂料中的组成成分,同样是针对光谱来进行,该种技术方法在所得结果上更具有全面性,融合了两种技术方在传统的平稳信号分析和处理中収挥了极其重要的作用,很多理论研究和应用研究都把傅里叶发换当作最基本的经典工具来使用.但是傅里叶发换存在着严重的缺点:用傅
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