傅里叶变换有什么用（光谱的傅里叶变换作用）

傅里叶变换有什么用？

1、图像压缩，可以直接通过傅里叶系数来压缩数据，常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换，傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和，连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件；

2、图像增强与图像去噪，绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声，边缘也是图像的高频分量，通过添加高频分量来增强原始图像的边缘，图像分割之边缘检测，提取图像高频分量；

3、线性的积分变换，将信号在时域或空域和频域之间变换时使用，在物理学和工程学中有许多应用，在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。

光谱的傅里叶变换作用？

傅里叶变换的作用就是把非正余弦周期(请注意必须是周期函数)函数转化为无限个规则的正弦余弦函数。

变成规则的函数以后，虽然有无限项，但是工程取前几项精度就够用了。

规则函数利于计算。

把难以计算甚至无法计算的函数转化为可以计算的函数。

透彻讲解傅里叶变换？

通俗理解就是把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦（余弦）信号组合而成，是将函数向一组正交的正弦、余弦函数展开，傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。

傅里叶变换最通俗的理解？

通俗理解就是把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦(余弦)信号组合而成，是将函数向一组正交的正弦、余弦函数展开，傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦(余弦)信号中振幅较大(能量较高)信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。

说明：转载此文是出于传递分享更多信息之目的。若有侵权请作者持权属证明与我们联系，我们将及时更正、删除，谢谢您的支持与理解。