Analisi di Fourier e filtraggio
Le trasformate e i filtri sono strumenti per l'elaborazione e l'analisi di dati discreti e sono comunemente utilizzati nelle applicazioni di elaborazione dei segnali e nella matematica computazionale. Quando i dati sono rappresentati come una funzione di tempo o di spazio, la trasformata di Fourier li decompone in componenti di frequenza. La funzione fft utilizza un algoritmo della trasformata di Fourier veloce che ne riduce il costo computazionale rispetto ad altre implementazioni dirette. Per un'introduzione più dettagliata sull'analisi di Fourier, vedere Trasformate di Fourier. Le funzioni conv e filter sono inoltre degli strumenti utili per modificare l’ampiezza o la fase dei dati di input utilizzando una funzione di trasferimento.
Funzioni
Argomenti
- Trasformate di Fourier
La trasformata di Fourier è uno strumento potente per l'analisi dei dati in molteplici applicazioni, inclusa l'analisi di Fourier per l'elaborazione dei segnali.
- Analisi spettrale di base
Utilizzare la trasformata di Fourier per l'analisi della frequenza e dello spettro di potenza dei segnali nel dominio del tempo.
- 2-D Fourier Transforms
Transform 2-D optical data into frequency space.
- Smooth Data with Convolution
Smooth noisy, 2-D data using convolution.
- Filtraggio dei dati
Il filtraggio è una tecnica di elaborazione dei dati utilizzata per uniformare i dati o modificare caratteristiche specifiche dei dati, come l'ampiezza del segnale.
Esempi in primo piano
Risorse didattiche
Analisi di Fourier
Scoprire i concetti di frequenza, ampiezza e fase, e applicarli alle serie di Fourier e alle trasformate di Fourier continue e discrete.
Convoluzione nell'elaborazione di segnali digitali
Scoprire i concetti di convoluzione, invarianza temporale lineare e creazione di filtri di convoluzione.



