GIẢI THUẬT BIẾN ĐỔI FOURIER NHANH

GVHD:Thầy Lê Tuấn Anh Biến Đổi FourierBIẾN ĐỔI FOURIERTrong chương này sẽ trình bày về phép biến đổi Fourier với các tín hiệu liên tục và rời rạc. Đồng thời giới thiệu về thực hiện phép biến đổi nhanh Fourier FFT trên DSP56002 sử dụng giải thuật phân[r]

n (t) is the Chebyshevpolynomial of the secondkind 214Hyperbolic secant is itsown Fourier transformDistributionsSignalFourier transformunitary, angular frequencyFourier transformunitary, ordinaryfrequencyRemarks301 denotes the Dirac deltadistribution.302 Dual of rule 301.303 This follows from[r]

Hàm riêng của FRFT (hàm riêng của FRFT được gọi là hàm Fourier phânthứ) được ứng dụng trong phân tích hệ quang học và sự lan truyền sóng. Đặcbiệt, trong phân tích hiện tượng tạo ảnh [17] và hiện tượng cộng hưởng [23].Ta cũng chỉ ra rằng FRFT là LCT với tham số {cos α, sin α, − sin α, cos α} đ[r]

đây). Trong không gian vectơ thực, một biến đổi unita có thể xem là phép quay vật rắn của hệ tọa độ, và tất cả cáctính chất của phép quay vật rắn đều đúng cho toán tử unita DFT.Tính trực giao của DFT nay có thể viết dưới dạng điều kiện trực chuẩn:Nếu X được định nghĩa là unita DFT của vectơ x[r]

b)c)d)được mô tả trong hình bên dưới.Trả lời:a)b)c)d)Bài 7 (Problem 3.13): Tìm biến đổi Fourier rời rạc ngược của các tín hiệu trongmiền tần số sau:a)b)c)trong khoảngđược mô tả như trong hình bên dưới.Trả lời:a)b)c)Bài 8 (Problem 3.18): Xác định biến đổi Fourier của đáp ứ[r]

 4. Biến đổi Fuorier cho tín hiệu rời rạc, tuần hoàn theo thời gian  002 2j FTle n l       Nếu  ~Nx n có khai triển Fourier (DTFT)    21~ ~0Nj kn

Chương 1 : Tổng quan về nâng cao chất lượng tiếng nói. Chương này giới thiệu một số khái niệm cơ bản về tín hiệu số, các phép biến đổi, tìm hiểu về các loại nhiễu , tín hiệu tiếng nói và sự hình thành tiếng nói. Bên cạnh đó còn giới thiệu khái quát về một số thuật toán trong Speech Enhancemen[r]

i. Xuất phát từ thực tế này nhóm đã bắt tay vào tìm hiểu về Speech Enhancement, nghiên cứu các thuật toán của nó để thực hiện và đánh giá hiệu quả của các thuật toán đó trong môi trường thực tế. Để thực hiện được đồ án, nhóm đã phân chia thành 3 phần tương ứng với 3 thành viên : - Nguyễn Ngọc Trung[r]

Giáo Trình Toán Chuyên Đề Trang 85 Đ4. Tính chất của biến đổi Fourier Giả sử các hàm mà chúng ta nói đến sau đây khả tích tuyệt đối và do đó luôn có ảnh và nghịch ảnh Fourier. Kí hiệu f F với f(t) là hàm gốc và F() là hàm ảnh tơng ứng. 1. Tuyến tính Nếu hàm f và hàm g khả tí[r]

điểm ảnh trong một ảnh còn được gọi là một pixel. 1.2 Các kĩ thuật nâng cao chất lượng ảnh Hệ thống thị giác là cơ quan cảm nhận hình ảnh quang học tương đối hoàn hảo, cho phép con người cảm nhận được hình ảnh quang học trong thiên nhiên. Ứng dụng quan trọng nh[r]

w.docu-track.comChơng 5. Biến Đổi Fourier Và Biến Đổi Laplace Trang 88 Giáo Trình Toán Chuyên Đề ảnh của hàm tuần hoàn Do hàm mũ g() = e-it tuần hoàn với chu kỳ T = 2 nên hàm ảnh F() luôn là hàm tuần hoàn với chu kỳ T = 2. Ngợc lại, ta có 3, F1() = 2( - ) f1(t) =

ứng tần số (frequency response)- là biến đổi Fourier của đáp ứng xung h[n]: Quan hệ giữa tín hiệu vào- ra và hệ thống trong miền tần số như sau: )(H).(X)(Y]n[h]n[x]n[yΩΩ=Ω∗= Đáp ứng tần số hoàn toàn đặc trưng cho hệ rời rạc LTI trong miền tần số. Nó cho phép ta: - xác định các đáp ứng[r]

ứng tần số (frequency response)- là biến đổi Fourier của đáp ứng xung h[n]: Quan hệ giữa tín hiệu vào- ra và hệ thống trong miền tần số như sau: )(H).(X)(Y]n[h]n[x]n[yΩΩ=Ω∗= Đáp ứng tần số hoàn toàn đặc trưng cho hệ rời rạc LTI trong miền tần số. Nó cho phép ta: - xác định các đáp ứng[r]

−1/2;−1/2sgn(x);π.x .25) sechTrong nhiều tài liệu (như [21] và [22]) trong trường hợp khi α =2πNMtrong đóN, M là số nguyên thì FRFT cũng có hàm riêng khác (1.12).Hàm riêng của FRFT (hàm riêng của FRFT được gọi là hàm Fourier phânthứ) có nhiều ứng dụng trong phân tích hệ quang học và sự lan tr[r]

w.docu-track.comChơng 5. Biến Đổi Fourier Và Biến Đổi Laplace Trang 88 Giáo Trình Toán Chuyên Đề ảnh của hàm tuần hoàn Do hàm mũ g() = e-it tuần hoàn với chu kỳ T = 2 nên hàm ảnh F() luôn là hàm tuần hoàn với chu kỳ T = 2. Ngợc lại, ta có 3, F1() = 2( - ) f1(t) =

Tuy nhiên, do điều kiện thời gian và năng lực bản thân còn những hạn chế nên trong khoá luận này tác giả chỉ đi sâu nghiên cứu các ván đề về dạng mũ của chuổi Fourier, biến đổi Fourier t[r]

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP BIẾN ĐỔI FOURIER Từ hàm  ban đầu (chưa biết), ta biến đổi Fourier () của hàm , sau đó sử dụng công thức biến đổi Fourier ngược để ma àm . Tùy vào điều kiện của bài toán mà ta chọn biến đổi Fourier cho thích hợp, cụ t[r]

Lợi ích của xử lý số tín hiệu càng ngày càng được khẳng định rõ ràng. Nó được ứng dụng ở nhiều dạng ngày càng khác nhau với những hiệu quả to lớn đặc biệt trong các lĩnh vực thông tin, truyền dẫn, nhận dạng,… Ngày nay xử lý tín hiệu đã trở thành một ngành khoa học chứ không phải là một môn học. Với[r]

(d) Để tận dụng ưu điểm của các hệ số đã được lượng tử có giá trị gần bằng 0, mảng haichiều các hệ số đã được lượng tử sẽ được sắp xếp theo hình Zigzag tạo thành mảng mộtchiều. Cách sắp xếp này cho phép giảm thiểu năng lượng tổn hao trung bình và tạo ra dãycác giá trị bằng 0 liên tiếp. Cũng theo các[r]

thực hiện thông qua các phép biến đổi thuận-ngược Fourier nhanh (FFT-IFFT). Đặc biệt biến đổi Fourier nhanh là phép biến đổi được sử dụng nhiều trong xử lý tín hiệu audio số chất lượng cao. Về bản chất, các phép biến đổi này dùa trên việc lấy m[r]