我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者……
这篇文章的核心思想就是:
要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。
――――以上是定场诗――――
下面进入正题:
抱歉,还是要
前言经典算法研究系列，已经写到第十五章了，本章，咱们来介绍多项式的乘法以及快速傅里叶变换算法。本博客之前也已详细介绍过离散傅里叶变换（请参考：十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上，及十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下），这
傅里叶变换：数字音频播放器MP3、图片压缩JPEG和苹果智能语音助手Siri背后的数学九年前，在学校的物理数学课的课堂上，我的老师为我们讲授了一种新方法，至今仍印象深刻。毫不夸张地说，数学理论发现迄今最广泛的应用就是这一方法了，其涵盖的
不知道为什么，我们的教科书总是不把读者最希望了解的东西告诉他们。这里可能有专业与非专业的区别。浸淫多年的专家认为必须让读者理解的东西其实读者并不关心，读者想要知道的简单答案课本上就是不说。以离散傅里叶变换为例，许多书都会
傅里叶变换在不同信号形式下有不同的变换方法,前一篇我讲了几种信号形式的傅里叶变换和它们之间的关系.反正我不太关心前三种形式的傅里叶变换.数字信号处理其实主要就是处理最后一种形式,即在时域和频域上都是离散的周期信号的傅里
傅里叶变换的Matlab代码与注释 收藏%Data 为一维采样数组% Fs 为采样频率Data_length=length(Data);% DFT需要的采样点数为2的幂指数，但是输入的点数有可能是一个一般整数，于是找一个离指定点数最近的2的幂指数用来做DFTNFFT = 2^next
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