continuous-fourier

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这可能是一个非常天真的问题，但在这里。我想计算函数f（x）的傅里叶变换。所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f。现在，如果我计算这个数组f（X）的FFT，它就不会像f（x）的傅立叶变换一样，如果我在一张纸上做的话。例如，如果我计算高斯FFT，我应该得到一个高斯或一个其实部非常接近高斯的阵列。这里是代码。请让我知道我必须改变以获得通常的傅立叶变换。 import matplotlib

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傅立叶变换只处理周期信号吗？

非周期性信号可以通过DFT处理。 DFT可以处理周期性信号和非周期性信号？

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为什么我们需要频域全通滤波器

这里主要是我们做的，首先我们将信号从时域变换到频域，然后我们将使用不同的滤波器在频域上进行操作，比如带通滤波器，低通过滤器，全通过滤器。我不明白的是，全通滤波器主要是用于相移和幅度增益/损耗，我认为对于相移和幅度运算，我们也可以在时域做这些，那么为什么我们需要在频域做？

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如何在MatLab上绘制我的txt文件数据的傅里叶谱？

我在每秒采集的txt文件中有一个基于地面的磁数据，我想绘制它的傅里叶谱。我注意到MatLab上的频谱图公式需要这个参数（window，noverlap，nfft，Fs），我不知道。而且我还发现，我应该先情节的频谱之前做FFT我的数据，但我的数据是不是离散和FFT的离散数据，任何人都知道我能做到这一点？

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使用Python/Sympy进行连续傅立叶变换（解析解决方案）

我最近用Python替换了Matlab，因为我真的很兴奋; Sympy很兴奋。但现在我有以下问题：我需要一种方法来可靠地计算连续傅立叶与Python变换。 Sympy与解决方案，包括迪拉克（Δ-功能）为三角函数，函数等例如，如果我尝试 fourier_transform(cos(x),x,v) 输出为0，它应该是基于问题，因为它们例如发生狄拉克三角函数有谁知道，如果Sympy的这一部分

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在Matlab上使用FFT计算和绘制信号的频谱

我在Matlab中使用FFT计算我的信号的频谱时缺少一些东西。我的代码：你会这么好心来告诉我，我搞砸了？我试图检查是否algorythm工程，并使用相同的信号的这两个取样（相同的采样频率;在两个不同的时间范围0-10和0-100）： fs=1000; time10 = [0:1/fs:10]; time100 = [0:1/fs:100]; data10 = sin(2*pi*0

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sympy为什么不简化导数的傅里叶变换？

我们知道，傅立叶变换衍生物是其中k是傅里叶变量。 Explanation here 我的问题是，为什么sympy不使用这种知识？例如： from sympy import Function, symbols, fourier_transform, Derivative f = Function('f') x, k= symbols('x, k') G = fourier_transfo

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在Sympy中傅立叶变换trig函数返回意外结果

我认为Sympy在计算trig函数的Fourier transform时出错。例如： from sympy import fourier_transform, sin from sympy.abc import x, k print fourier_transform(sin(x), x, k) 预期的应答via Mathematica是但Sympy返回0。有时，功能效果非常好，因为fo