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Fourier-Analyse und Filterung

Fourier-Transformationen, Faltung, digitale Filterung

Transformationen und Filter dienen der Verarbeitung und Analyse diskreter Daten und kommen häufig in der Signalverarbeitung und der Computermathematik zur Anwendung. Werden Daten als Funktion von Raum oder Zeit dargestellt, zerlegt die Fourier-Transformation die Daten in Frequenzkomponenten. Die fft-Funktion setzt einen schnellen Algorithmus für die Fourier-Transformation ein. Damit ist die Berechnung günstiger als manch andere Direktimplementierung. Eine ausführliche Einführung in die Fourier-Analyse finden Sie unter Fourier Transforms. Die Funktionen conv und filter sind nützlich, um die Amplitude oder Phase der Eingangsdaten mithilfe einer Transferfunktion zu modifizieren.

Sample data plotted in the time or space domain and the Fourier transform of the data plotted in the frequency domain

Funktionen

alle erweitern

fftFast Fourier transform
fft22-D fast Fourier transform
fftnN-D fast Fourier transform
nufftNonuniform fast Fourier transform (Seit R2020a)
nufftnN-D nonuniform fast Fourier transform (Seit R2020a)
fftshiftShift zero-frequency component to center of spectrum
fftwDefine method for determining FFT algorithm
ifftInverse fast Fourier transform
ifft22-D inverse fast Fourier transform
ifftnMultidimensional inverse fast Fourier transform
ifftshiftInverse zero-frequency shift
nextpow2Exponent of next higher power of 2
interpft1-D interpolation (FFT method)
convFaltung und polynomiale Multiplikation
conv22-D convolution
convnN-D convolution
deconvLeast-squares deconvolution and polynomial division
filter1-D digital filter
filter22-D digital filter
ss2tfConvert state-space representation to transfer function
padecoefPadé approximation of time delays

Themen

  • Fourier Transforms

    The Fourier transform is a powerful tool for analyzing data across many applications, including Fourier analysis for signal processing.

  • Basic Spectral Analysis

    Use the Fourier transform for frequency and power spectrum analysis of time-domain signals.

  • 2-D Fourier Transforms

    Transform 2-D optical data into frequency space.

  • Smooth Data with Convolution

    Smooth noisy, 2-D data using convolution.

  • Filter Data

    Filtering is a data processing technique used for smoothing data or modifying specific data characteristics, such as signal amplitude.