11.4. 频率相同的数据

内容与核心概念

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设置可变组件的信号。 频率不会添加新的测量数据, 而是提供另一种描述前一个组件的方法 。
一个小窗口通过信号或图像。 每个出口由窗口的数字和总系数组成。 频率记录对同一数据描述不同。
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另一划界案中的同一作业
DFT 将国民账户转换为综合系数:
X
[
k
]
=
∑
n
=
0
N
−
1
x
[
n
]
e
−
2
π
i
k
n
/
N
.
X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]e^{-2\pi i kn/N}.
X
[
k
]
=
n
=
0
∑
N
−
1
​
x
[
n
]
e
−
2
πikn
/
N
.
在本章的直接转换中,没有乘数1/N;它被用于反向。要显示星等,我们分别显示 X[k]/N. H08 , 捕捉正/ 负损积桶的符号、 规范和顺序 。
DFFT,而不是FFF FT
.
x=[1.0, -1.0] 的系数等于[2.0.2]。在第四段期间,主要非零对对与1/4周期的频率相对应。光谱中的数字2并不意味着参考余弦的振幅2:正部分和负部分将贡献分开。
对于线控, 如果两个序列都至少由零补充到 N+K-1, 则Y=XH是真实的。 没有足够添加, DFT 产品描述尾巴被包裹的圆形变化。 实验室独立计算身份的两侧并显示剩余 。
实验。
h=[5.5],频率响应H(
from cmath import exp
from math import pi
x=[1,0,-1,0]
X=[sum(v*exp(-2j*pi*k*n/4) for n,v in enumerate(x)) for k in range(4)]
assert max(abs(a-b) for a,b in zip(X,[0,2,0,2]))<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
没有L ⁇ N+K-1,就会产生一个环形循环,包扎。
二维图像窗口。 这个问题如何继续结果 ?
第11章的皮顿实例
学术基础