问：求大学物理实验方波的傅里叶合成实验报告
- 答：基本原理：
过程实际上就是调制与解调的过程，通过调制我们将待测光的高频喊码率调制成我们可以掌控、接收的频率。然后将接收到的信号送到解调器中进行分解，得出待测光中的频率成分及各频率对应的强度值。这样我们就得到了待腔罩测光的。
参考：《方波的傅里叶分解与合成》：。 - 答：如果方波，你不知道该怎么做或努悔伍力学习语法去。祥烂 。
傅立叶变换（FFT）碧宴或逆变换（IFFT）的功能图纸类型不知道怎么一幅画，如果该值的帧的情节（ABS（FFT（TheSignal）））
问：傅里叶变换是什么？有什么应用？？
- 答：傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数锋扒）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学纤基举、密码学、声学、光学、海洋学、结构动毁碧力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。
转的呵呵
问：傅里叶变换的意义和理解
- 答：的意义和理解如下：
意义：
傅里叶变换是数学中最深刻的见解之一，但不幸的是，它的意义深埋在一些枯燥的方程中。
我们都知道是一种可以把任意分解成一堆的方法。和往常一样，这个名字来自一个生活在很久以前的人，他叫傅里叶。在数学术语中，傅里叶变换是一种将信号转换成频率的技术，即从时域到的变换方法。傅里叶变换不仅广泛应用于信号(无线电、声学等)处理，而且在图像分析中也有广泛的应用。如边缘检测，图像滤波，图像重建，图像压缩。为了更好地理解它，考虑一个信号x(t):
如果我们对另一个信号做同样的处理：在同一时刻测量它的。考虑另一个信号y(t):
当我们同时触发这两种信派和羡号或者把它们加在一起时会发生什么？
当我们在同一时刻发出这两个信号时，我们会得到一个新的信号，它是这两个信号的振幅之和。因为这两个信号被叠加在一起了。对两个信号求和：z(t) = x(t) + y(t)
如果我们只有一个信号(x(t)和y(t)的叠加信号）我们能分离出x(t)和y(t)吗？
是的。这就是傅里叶变换的作用。它接收一个信号并将其分解成组成它的频率。在我们的例子中，傅里叶变换可以将信号z(t)分解成它的组成频率：信号x(t)和y(t)。
理解：
傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同尘拍正弦波信号的频率、振幅和相位。 - 答：傅里叶变换的意义和理解：
一、意义：
从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
在数学领域，尽管最初傅里叶分析是作为野丛谈热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类。正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。
二、理解：
傅里叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅里叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不郑悔同正弦波信号的频率、振幅和相位。
傅立叶变换在以下几个方面有重要作用：
1.图像增强与图颂碰像去噪
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，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；
2.图像分割之边缘检测
提取图像高频分量
3.图像特征提取：
形状特征：傅里叶描述子
纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征
其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性
4.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；
