傅里叶变换平移性质反,傅里叶变换的卷积性质

傅里叶变换平移性质反,傅里叶变换的卷积性质

平移性质(Shift) 对称性质(Symmetry) 卷积性质(Convolution) 参考傅里叶变换-wikipedia 线性性质线性性质：两个函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和，反之亦平移性质微分关系卷积特性帕塞瓦尔定理频域微、积分时域微、积分卷积定理尺度变换性质频移性质时移性质奇偶性质对称性质特殊变换连续傅里叶变换傅里叶级数离

可进一步得到以下两个推论：偶函数的傅里叶变换也是偶函数，奇函数的傅里叶变换也是奇函数。4.尺度变换如果则可以看出：尺度的变换因子对时域和频域的作用是线性性质：两个函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和，反之亦然平移性质在时域上对信号进行平移，那么等价于在频域的复平面上旋转一个角度，相反的，频域的复平面

傅里叶变换的本质，就是用各种频率不同的周期函数(频域)线性表示原始函数(时域),必然具有线性性。这与积分的线性性是一致的。线性性质可用图1来概括。先变换再求和，与先求和再变换，傅里叶正变换记为：F[f(t)]傅里叶反变换记为：F-1[F(jw)]周期信号非周期信号共三十八页二傅里叶变换的物理(wùlǐ)意义CTFS：CTFT：①：非周期信号可以分解成无穷多个②：

●０● 旋转性质即f(x, y)旋转一个角度，F(u, v)旋转相同的角度二维离散傅里叶反变换代码示例voididft(double**re_array,double**im_array,short**out_array,long傅里叶变换？可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一些在空间域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通？滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质？可以在频率域指定滤波

＋△＋ %% 傅里叶变换平移性质：%% 当空域中f(x,y)产生移动时，在频域中只发生相移，并不影响它的傅立叶变换的幅值。clc;clear;close all; % 初始化i1=zeros(512,512)此性质可根据傅里叶变换定义不难得到证明。它表明若在时域平移时间，则其频谱函数的振幅并不改变，但其相位却将改变。例3-9 求的频谱函数。解：根据前面所讨论的