求傅里叶变化 详细过程 谢谢 又追加悬赏

蝶形运算蝶距用公式求。公式为k等于xr。蝶距有专用的运算公式。输出就是频谱，是蝶形运算，得出的是以2点为周期的幅值，以4点为周期的幅值，以6点为周期的幅值，以8点为周期的幅值，以此类推。

蝶形运算的旋转因子计算：旋转因子是WnkN（nk是上标，N是下标），n是原序列里的某一点，k是DFT（或FFT）后的序列某一点，N为变换的点数。WnkN=e^［-j*2pi*n*k/N］，这是一个复指数项。do_fft函数：如果需要计算的序列长为2，两个位置分别写为x[0]+x[1]和x[0]-x[1]然后返回。对需要计算的序列前半部分调用do_fft函数。对需要计算的序列后半副本调用do_fft函数。for (int i=0; i<length/2; ++i) 。x[i+length/2] *= Wi;注意这里需要先确定需要的是哪个W。x[i]和x[i+length/2] 分别改写为 x[i]+x[i+length/2]和x[i]-x[i+length/2]。蝶形结此词汇仍最常使用于库利－图基快速傅立叶变换算法中，利用递回的方式将n点离散傅立叶运算中的n点输入分解为 n=r*m，转换输入信号为r点的m组信号分别进行r点离散傅立叶运算(换句焕说就是r点DFT做m次)。而r点的离散傅立叶运算基本上为转换后的输入信号乘上旋转因子以蝶形结架构做加法运算。(前述为时域抽取法的运算方式，逆向操作先进行蝶形结架构做加法运算，再乘上旋转因子，则为频域抽取法运算方式)。

Wnk =e^-j (2Π/n) *k =cos(-(2Π/n)* k)-j*sin((2Π/n)* k)

一个蝶形运算包含的复乘数和复加数分别是（）。 A.1次，1次B.1次，2次C.2次，1次D.2次，2次正确答案：1次，2次

16点以此类推，两个8点。图像运算指以图像为单位进行的搡作（该操作对图像中的所有像素同样进行），运算的结果是一幅其灰度分布与原来参与运算图像灰度分布不同的新图像。具体的运算主要包括算术和逻辑运算，它们通过改变像素的值来得到图像增强的效果。算术和逻辑运算中每次只涉及一个空间像素的位置，所以可以“原地”完成，即在(x，y)位置做一个算术运算或逻辑运算的结果可以存在其中一个图像的相应位置，因为那个位置在其后的运算中不会再使用。换句话说，设对两幅图像f(x，y) 和h(x，y)的算术或逻辑运算的结果是g(x，y)，则可直接将g(x，y)覆盖f(x，y)或h(x，y)，即从原存放输入图像的空间直接得到输出图像。

蝶距是蝶形输入信号节点数。根据查询相关资料可知，在蝶形运算中，蝶距是蝶形输入两信号点间的节点数，各类蝶形运算两个点相距的距离称蝶距，蝶距规律为最后一级的蝶距为N2，依次向左为N4、N8。蝶形蝶距运算为任何一个N为2整数幂的DFT，可以通过M次分解，成为2点DFT来计算。

先向，呈现相承，现在都是先相乘然后再加减，如果加减法就算出来就结果就不对

T/FFT的发展历史离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是数字信号处理最重要的基石之一，也是对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。在200多年前法国数学家、物理学家傅里叶提出后来以他名字命名的傅里叶级数之后，用DFT这个工具来分析信号就已经为人们所知。历史上最伟大的数学家之一。 欧拉是第一个使用“函数”一词来描述包含各种参数的表达式的人，例如：y = f(x)。他是把微积分应用于物理学的先驱者之一。 给出了一个用实变量函数表示傅立叶级数系数的方程； 用三角级数来描述离散声音在弹性媒介中传播，发现某些函数可以通过余弦函数之和来表达。 但在很长时间内，这种分析方法并没有引起更多的重视，最主要的原因在于这种方法运算量比较大。直到1965年，Cooley和Tukey在《计算机科学 》发表著名的《机器计算傅立叶级数的一种算法》论文，FFT才开始大规模应用。那个年代，有个肯尼迪总统科学咨询委员会。其中有项研究主题是，对苏联核测试进行检测，Tukey就是其中一员。美国/苏联核测试提案的批准，主要取决于不实地访问核测试设施而做出检测的方法的发展。其中一个想法是，分析离海岸的地震计情况，这种计算需要快速算法来计算DFT。其它应用是国家安全，如用声学探测远距离的核潜艇。所以在军事上，迫切需要一种快速的傅立叶变换算法，这也促进了FFT的正式提出。FFT的这种方法充分利用了DFT运算中的对称性和周期性，从而将DFT运算量从N2减少到N*log2N。当N比较小时，FFT优势并不明显。但当N大于32开始，点数越大，FFT对运算量的改善越明显。比如当N为1024时，FFT的运算效率比DFT提高了100倍。在库利和图基提出的FFT算法中，其基本原理是先将一个N点时域序列的DFT分解为N个1点序列的DFT，然后将这样计算出来的N个1点序列DFT的结果进行组合，得到最初的N点时域序列的DFT值。实际上，这种基本的思想很早就由德国伟大的数学家高斯提出过，在某种情况下，天文学计算（也是现在FFT应用的领域之一）与等距观察的有限集中的行星轨道的内插值有关。由于当时计算都是靠手工，所以产生一种快速算法的迫切需要。 而且，更少的计算量同时也代表着错误的机会更少，正确性更高。高斯发现，一个富氏级数有宽度N=N1*N2，可以分成几个部分。计算N2子样本DFT的N1长度和N1子样本DFT的N2长度。只是由于当时尚欠东风——计算机还没发明。在20世纪60年代，伴随着计算机的发展和成熟，库利和图基的成果掀起了数字信号处理的革命，因而FFT发明者的桂冠才落在他们头上。之后，桑德（G.Sand）-图基等快速算法相继出现，几经改进，很快形成了一套高效运算方法，这就是现在的快速傅立叶变换（FFT）。这种算法使DFT的运算效率提高1到2个数量级，为数字信号处理技术应用于各种信号的实时处理创造了良好的条件，大大推进了数学信号处理技术。1984年，法国的杜哈梅（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollamann）提出的分裂基块快速算法，使运算效率进一步提高。库利和图基的FFT算法的最基本运算为蝶形运算，每个蝶形运算包括两个输入点，因而也称为基-2算法。在这之后，又有一些新的算法，进一步提高了FFT的运算效率，比如基-4算法，分裂基算法等。这些新算法对FFT运算效率的提高一般在50%以内，远远不如FFT对DFT运算的提高幅度。从这个意义上说，FFT算法是里程碑式的。可以说，正是计算机技术的发展和FFT的出现，才使得数字信号处理迎来了一个崭新的时代。除了......

#include<stdio.h>#include <math.h>class complex //定义一个类,实现复数的所有操作{double Real,Image; //实部与虚部public:complex(double r="0",double i="0"){Real=r;Image=i;} double GetR(){return Real;} //取出实部double GetI(){return Image;} //取出虚部complex operator + (complex &); //复数加法complex operator - (complex &); //复数减法 complex operator * (complex &); //复数乘法void operator =(complex &); //复数 赋值};complex complex::operator + (complex &c) //复数加法{complex t;t.Real=Real+c.Real;t.Image=Image+c.Image;return t;}complex complex::operator - (complex &c) //复数减法{complex t;t.Real=Real-c.Real;t.Image=Image-c.Image;return t;}complex complex::operator * (complex &c) //复数乘法{complex t;t.Real=Real*c.Real-Image*c.Image;t.Image=Real*c.Image+Image*c.Real;return t;}void complex::operator = (complex &c) //复数 赋值{Real=c.Real;Image=c.Image;}void fft(complex a[],int length,int jishu) //实现fft的函数{const double PI="3".141592653589793;complex u,Wn,t;int i,j,k,m,kind,distance,other; double tmp; for(i=0;i<length;i++) //实现倒叙排列{ k="i"; j=0; for(m=0;m<jishu;m++) { j="j"*2+k%2; k/=2; } if(i<j) { t="a"; a=a[j]; a[j]=t; }} for(m=1;m<=jishu;m++) //第m级蝶形运算,总级数为jishu{ kind = (int)pow(2,m-1); //第m级有2^(m-1)种蝶形运算 distance = 2*kind; //同种蝶形结相邻距离为2^m u=complex(1,0); //旋转因子初始值为 1 tmp=PI/kind; Wn=complex(cos(tmp),-sin(tmp));//旋转因子Wn for(j=0;j<kind;j++) //每种蝶形运算的起始点为j,共有kind种 { for(i=j;i<length;i+=distance) //同种蝶形运算 { other=i+kind;//蝶形运算的两个因子对应单元下标的距离为2^(m-1) t=a[other]*u; // 蝶形运算的乘积项 a[other]=a-t; //蝶形运算 a=a+t; //蝶形运算 } u="u"*Wn; //修改旋转因子,多乘一个基本DFT因子WN }}}void main(void){ double a,b;complex x[8]; //此程序以8点序列测试printf("8点序列: ");for(int i="0";i<8;i++) //初始化并输出原始序列{ x=complex(i,i+1); printf("x(%d) = %lf + %lf i ",i+1,x.GetR(),x.GetI());} fft(x,8,3); //调用fft函数printf("fft变换的结果为: ");for(i=0;i<8;i++) //输出结果 printf("X(%d)= %lf + %lf i ",i+1,x.GetR(),x.GetI());}

我给你我写的程序吧： x=ones(1,128); %输入的信号，自己可以改变 %整体运用原位计算 m=nextpow2(x);N=2^m; % 求x的长度对应的2的最低幂次m if length(x)<N x=[x,zeros(1,N-length(x))]; % 若x的长度不是2的幂，补零到2的整数幂 end nxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; % 求1:2^m数列序号的倒序 y=x(nxd); % 将x倒序排列作为y的初始值 for mm=1:m % 将DFT作m次基2分解,从左到右，对每次分解作DFT运算,共做m级蝶形运算，每一级都有2^(mm-1)个蝶形结 Nz=2^mm;u=1; % 旋转因子u初始化为WN^0=1 WN=exp(-i*2*pi/Nz); % 本次分解的基本DFT因子WN=exp(-i*2*pi/Nz) for j=1:Nz/2 % 本次跨越间隔内的各次蝶形运算,在进行第mm级运算时需要2^(mm-1)个 蝶形 for k=j:Nz:N % 本次蝶形运算的跨越间隔为Nz=2^mm kp=k+Nz/2; % 蝶形运算的两个因子对应单元下标的关系 t=y(kp)*u; % 蝶形运算的乘积项 y(kp)=y(k)-t; % 蝶形运算 y(k)=y(k)+t; % 蝶形运算 end u=u*WN; % 修改旋转因子,多乘一个基本DFT因子WN end end y y1=fft(x) %自己编的FFT跟直接调用的函数运算以后的结果进行对比因为输入是128个1所以结果就是这样，我最后不是有结果比对么？相减是全0的话不就对了么！？，你可以改变输入，多选择几组值来检验．

按时间抽取 我有function ret_val = fft1(vector)%======================================%ret_val 为fft变换后返回的频域序列%N 为点数%vector 为变换前的序列%======================================vector_size = size(vector);N = vector_size(2);c = zeros(1,N);%%变址运算%j1 = 0;for i = 1 : N if i < j1 + 1 tmp = vector(j1 + 1); vector(j1 + 1) = vector(i); vector(i) =tmp; end k = N / 2; while k <= j1 j1 = j1 - k; k = k / 2; end j1 = j1 + k;end%%蝶形运算%%%%%%%%计算 N 的dig = 0;k = N;while k > 1 dig = dig + 1; k = k / 2;end%%%%%%% m 为级; dist 为蝶形运两点的距离; n 为蝶形运算组数%n = N / 2;for m = 1 : dig dist = 2 ^ (m - 1); idx = 1; for i = 1 : n idx1 = idx; for j1 = 1 : N / (2 * n) r = (idx - 1) * 2 ^ (dig - m); coef = exp(j * (-2 * pi * r / N)); tmp = vector(idx); vector(idx) = tmp + vector(idx + dist) * coef; vector(idx + dist) = tmp - vector(idx + dist) * coef; idx = idx + 1; end idx = idx1 + 2 * dist; end n = n / 2;endret_val = vector;

用FPGA这种单片机在对FFT（快速傅立叶变换）算法进行研究的基础上，描述了用FPGA实现FFT的方法，并对其中的整体结构、蝶形单元及性能等进行了分析。关键词：FPGA FFT傅立叶变换是数字信号处理中的基本操作，广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系，因此，在N较大时，直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而，快速傅立叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k／4k／8k点FFT的设计方法。1 整体结构一般情况下，N点的傅立叶变换对为：其中，WN＝exp(－2 pi／N)。X(k)和x(n)都为复数。与之相对的快速傅立叶变换有很多种,如DIT(时域抽取法)、DIF（频域抽取法）、Cooley－Tukey和Winograd等。对于2n傅立叶变换，Cooley－Tukey算法可导出DIT和DIF算法。本文运用的基本思想是Cooley－Tukey算法，即将高点数的傅立叶变换通过多重低点数傅立叶变换来实现。虽然DIT与DIF有差别，但由于它们在本质上都是一种基于标号分解的算法，故在运算量和算法复杂性等方面完全一样，而没有性能上的优劣之分，所以可以根据需要任取其中一种，本文主要以DIT方法为对象来讨论。N＝8192点DFT的运算表达式为：式中，m＝(4n1＋n2)(2048k1＋k2)(n＝4n1＋n2，k＝2048k1＋k2)其中n1和k2可取0,1,．．．,2047,k1和n2可取0,1,2,3。由式（3）可知，8k傅立叶变换可由4×2k的傅立叶变换构成。同理，4k傅立叶变换可由2×2k的傅立叶变换构成。而2k傅立叶变换可由128×16的傅立叶变换构成。128的傅立叶变换可进一步由16×8的傅立叶变换构成，归根结底，整个傅立叶变换可由基2、基4的傅立叶变换构成。2k的FFT可以通过5个基4和1个基2变换来实现；4k的FFT变换可通过6个基4变换来实现；8k的FFT可以通过6个基4和1个基2变换来实现。也就是说：FFT的基本结构可由基2／4模块、复数乘法器、存储单元和存储器控制模块构成，其整体结构如图1所示。图1中，RAM用来存储输入数据、运算过程中的中间结果以及运算完成后的数据，ROM用来存储旋转因子表。蝶形运算单元即为基2／4模块，控制模块可用于产生控制时序及地址信号，以控制中间运算过程及最后输出结果。2 蝶形运算器的实现基4和基2的信号流如图2所示。图中，若A＝r0＋j＊i0，B＝r1＋j＊i1，C＝r2＋j＊i2，D＝r3＋j＊i3是要进行变换的信号，Wk0＝c0＋j＊s0＝1，Wk1＝c1＋j＊s1，Wk2＝c2＋j＊s2，Wk3＝c3＋j＊s3为旋转因子，将其分别代入图2中的基4蝶形运算单元，则有：A′＝[r0＋(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)] （4）B′＝[r0＋(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0－(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)] (5）C′＝[r0－(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)] （6）D′＝[r0－(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0＋(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)－(r3×c3－i3×s3)] （7）看明白了吗？

我只能给你一个fft算法，流程图说起来有点复杂，可以matlab里面的函数tic（开启时钟）t=toc（关闭时钟）t就是运算过程的时间当然tic放程序开始，toc放结尾，来分析之即可function d=lxfft(x)n=length(x);if n>2 for i=0:n/2-1 x1(i+1)=x(2*i+1); x2(i+1)=x(2*i+2); end X1=lxfft(x1); X2=lxfft(x2); for i=0:n/2-1 X2(i+1)= X2(i+1)*exp(-j*2*pi/n*i);//旋转因子 d(i+1)=X1(i+1)+X2(i+1); d(i+n/2+1)=X1(i+1)-X2(i+1); end else d(1)=x(1)+x(2); d(2)=x(1)-x(2);endend

计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。它们都借助于的两个特点：一是周期性；二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为提高。时间抽取算法 　令信号序列的长度为N=2,其中M是正整数，可以将时域信号序列x(n)分解成两部分，一是偶数部分x（2n），另一是奇数部分x（2n+1），于是信号序列x(n）的离散傅里叶变换可以用两个N/2抽样点的离散傅里叶变换来表示和计算。考虑到和离散傅里叶变换的周期性，式⑴可以写成⑶其中（4a）（4b）由此可见，式⑷是两个只含有N/2个点的离散傅里叶变换，G(k）仅包括原信号序列中的偶数点序列，H(k）则仅包括它的奇数点序列。虽然k=0，1，2，…，N-1，但是G(k）和H(k）的周期都是N/2，它们的数值以N/2周期重复。因为于是由式⑶和式⑷得到（5a）（5b)因此，一个抽样点数为N 的信号序列x(n）的离散傅里叶变换，可以由两个 N/2抽样点序列的离散傅里叶变换求出。依此类推，这种按时间抽取算法是将输入信号序列分成越来越小的子序列进行离散傅里叶变换计算，最后合成为N点的离散傅里叶变换。通常用图1中蝶形算法的信号流图来表示式⑸的离散傅里叶变换运算。例如，N=8=2的抽样点的信号序列x(n）的离散傅里叶变换，可用如图2所示的FET算法的信号流图来计算。①　N=2点的离散傅里叶变换的计算全由蝶形运算组成，需要M级运算，每级包括N/2个蝶形运算，总共有 个蝶形运算。所以，总的计算量为次复数乘法运算和N log2N次复数加法运算。②　FFT算法按级迭代进行，计算公式可以写成⑹N抽样点的输入信号具有N个原始数据x0(n），经第一级运算后，得出新的N个数据x1(n），再经过第二级迭代运算，又得到另外N个数据x2(n），依此类推，直至最后的结果x(k)=xM(k)=X(k）在逐级迭代计算中，每个蝶形运算的输出数据存放在原来存贮输入数据的单元中，实行所谓“即位计算”，这样可以节省大量存放中间数据的寄存器。③　蝶形运算中加权系数随迭代级数成倍增加。由图2可以看出系数的变化规律。对于N=8,M=3情况，需进行三级迭代运算。在第一级迭代中，只用到一种加权系数；蝶形运算的跨度间隔等于1。在第二级迭代中，用到两种加权系数即、；蝶形运算的跨度间隔等于2。在第三级迭代中，用到4种不同的加权系数即、、、；蝶形运算的跨度间隔等于4。可见，每级迭代的不同加权系数的数目比前一级迭代增加一倍；跨度间隔也增大一倍。④　输入数据序列x(n）需重新排列为x(0）、x⑷、x⑵、x⑹、x⑴、x⑸、x⑶、x⑺，这是按照二进制数的码位倒置所得到的反序数，例如N=8中数“1”的二进制数为“001”，将其码位倒转变为“100”，即为十进制数“4”。频率抽取算法　按频率抽取的 FFT算法是将频域信号序列X(k）分解为奇偶两部分，但算法仍是由时域信号序列开始逐级运算，同样是把N点分成N/2点计算FFT，可以把直接计算离散傅里叶变换所需的N次乘法缩减到次。在N=2的情况下，把N点输入序列x(n）分成前后两半⑺时间序列x1(n）±x2(n）的长度为N/2，于是N点的离散傅里叶变换可以写成（8a)（8b)频率信号序列X（2l）是时间信号序列x1(n)+x2(n）的N/2点离散傅里叶变换，频率信号序列X（2l+1）是时间信号序列【x1(n)-x2(n）】的N/2点离散傅里叶变换，因此，N点离散傅里叶变换的计算，通过两次加（减）法和一次乘法，从原来序列获得两个子序列，所以，频率抽取算法也具有蝶形运算形式。以2为基数的FFT基本蝶形运算公式为⑼其计算量完全和时间抽取算法一样，即只需次乘法运算和Nlog2N次加（减）法运算。图3 表示N=8=2点的离散傅里叶变换的信号流图。由图可见，它以三级迭代进行即位计算，输入数据是按自然次序存放，使用的系数也是按自然次序，而最后结果则以二进制反序存放。实际上，频率抽取算法与时间抽取算法的信号流图之间存在着转置关系，如将流图适当变形，可以得出多种几何形状。除了基2的FFT算法之外，还有基4、基8等高基数的FFT算法以及任意数为基数的FFT算法。

推荐答案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）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。目录定义中文译名应用概要介绍基本性质线性性质频移性质微分关系卷积特性Parseval定理傅里叶变换的不同变种连续傅里叶变换傅里叶级数离散傅里叶变换时频分析变换数学领域整体结构蝶形运算器的实现FFT的地址旋转因子存储器的控制硬件的选择相关书籍推荐定义 中文译名应用 概要介绍 基本性质 线性性质 频移性质 微分关系 卷积特性 Parseval定理傅里叶变换的不同变种 连续傅里叶变换 傅里叶级数 离散傅里叶变换 时频分析变换数学领域 整体结构 蝶形运算器的实现 FFT的地址 旋转因子 存储器的控制 硬件的选择相关书籍推荐展开 编辑本段定义 f(t)满足傅立叶积分定理条件时，下图①式的积分运算称为f(t)的傅立叶变换， ②式的积分运算叫做F(ω)的傅立叶逆变换。F(ω)叫做f(t)的象函数，f(t)叫做 F(ω)的象原函数。 傅里叶变换① 傅里叶逆变换②中文译名 Fourier transform 或Transformée de Fourier有多个中文译名，常见的有“傅里叶变换”、“傅立叶变换”、“付立叶变换”、“傅里叶转换”、“傅氏转换”、“傅氏变换”、等等。为方便起见，本文统一写作“傅里叶变换”。编辑本段应用 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、密码学、声学、光学、海洋学、结构动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）。编辑本段概要介绍 概要参见：林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》，科学出版社，北京。原版书名为 C. C. Lin & L. A. Segel, Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Macmillan Inc., New York, 1974。 * 傅里叶变换属于谐波分析。 * 傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; * 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; * 卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; * 离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).编辑本段基本性质线性性质 两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和。数学描述是：若函数f left( x ight )和g left(x ight)的傅里叶变换mathcal[f]和mathcal[g]都存在，α 和 β 为任意常系数，则mathcal[alpha f+eta g]=alphamathcal[f]+etamathcal[g]；傅里叶变换算符mathcal可经归一化成为么正算符；频移性质 若函数f left( x ight )存在傅里叶变换，则对任意实数 ω0，函数f(x) e^{i omega_ x}也存在傅里叶变换，且有mathcal[f(x)e^{i omega_ x}]=F(omega + omega _0 ) 。式中花体mathcal是傅里叶变换的作用算子，平体F表示变换的结果（复函数），e 为自然对数的底，i 为虚数单位sqrt；微分关系 若函数f left( x ight )当|x| ightarrowinfty时的极限为0，而其导函数f"(x)的傅里叶变换存在，则有mathcal[f"(x)]=-i omega mathcal[f(x)] ，即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子 u2212 iω 。更一般地，若f(pminfty)=f"(pminfty)=ldots=f^{(k-1)}(pminfty)=0，且mathcal[f^{(k)}(x)]存在，则mathcal[f^{(k)}(x)]=(-i omega)^ mathcal[f] ，即 k 阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子( u2212 iω)k。卷积特性 若函数f left( x ight )及g left( x ight )都在(-infty,+infty)上绝对可积，则卷积函数f*g=int_{-infty}^{+infty} f(x-xi)g(xi)dxi的傅里叶变换存在，且mathcal[f*g]=mathcal[f]cdotmathcal[g] 。卷积性质的逆形式为mathcal^[F(omega)G(omega)]=mathcal^[F(omega)]*mathcal^[G(omega)] ，即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的卷积，同时还有两个函数卷积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的乘积。Parseval定理 若函数f left( x ight )可积且平方可积，则int_{-infty}^{+infty} f^2 (x)dx = frac{2pi}int_{-infty}^{+infty} |F(omega)|^domega 。其中 F(ω) 是 f(x) 的傅里叶变换。编辑本段傅里叶变换的不同变种连续傅里叶变换 主条目：连续傅立叶变换 一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语，则指的是“连续傅里叶变换”。“连续傅里叶变换”将平方可积的函数f(t) 表示成复指数函数的积分或级数形式。 f(t) = mathcal^[F(omega)] = frac{sqrt{2pi}} intlimits_{-infty}^infty F(omega) e^{iomega t},domega. 上式其实表示的是连续傅里叶变换的逆变换，即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。反过来,其正变换恰好是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅立叶变换对(transform pair)。 一种对连续傅里叶变换的推广称为分数傅里叶变换（Fractional Fourier Transform）。 当f(t)为奇函数(或偶函数)时,其余弦(或正弦)分量将消亡,而可以称这时的变换为余弦转换(cosine transform) 或 正弦转换(sine transform). 另一个值得注意的性质是,当f(t) 为纯实函数时,F(u2212ω) = F(ω)*成立.傅里叶级数 主条目：傅里叶级数 连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广，因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。对于周期函数，其傅里叶级数是存在的： f(x) = sum_{n=-infty}^{infty} F_n ,e^ , 其中Fn 为复振幅。对于实值函数，函数的傅里叶级数可以写成： f(x) = fraca_0 + sum_{n=1}^inftyleft[a_ncos(nx)+b_nsin(nx) ight], 其中an和bn是实频率分量的振幅。 离散时间傅里叶变换 主条目：离散时间傅里叶变换 离散傅里叶变换是离散时间傅里叶变换（DTFT）的特例（有时作为后者的近似）。DTFT在时域上离散，在频域上则是周期的。DTFT可以被看作是傅里叶级数的逆。离散傅里叶变换 主条目：离散傅里叶变换 为了在科学计算和数字信号处理等领域使用计算机进行傅里叶变换，必须将函数xn 定义在离散点而非连续域内，且须满足有限性或周期性条件。这种情况下, 使用离散傅里叶变换，将函数 xn 表示为下面的求和形式： x_n = frac1 sum_{k=0}^ X_k e^{ifrac{2pi} kn} qquad n = 0,dots,N-1 其中Xk是傅里叶振幅。直接使用这个公式计算的计算复杂度为mathcal(n^2)，而快速傅里叶变换（FFT）可以将复杂度改进为mathcal(n log n)。计算复杂度的降低以及数字电路计算能力的发展使得DFT成为在信号处理领域十分实用且重要的方法。 在阿贝尔群上的统一描述 以上各种傅里叶变换可以被更统一的表述成任意局部紧致的阿贝尔群上的傅里叶变换。这一问题属于调和分析的范畴。在调和分析中, 一个变换从一个群变换到它的对偶群(dual group)。此外，将傅里叶变换与卷积相联系的卷积定理在调和分析中也有类似的结论。傅里叶变换的广义理论基础参见庞特里雅金对偶性（英文版）中的介绍。时频分析变换 主条目：时频分析变换 小波变换，chirplet转换和分数傅里叶转换试图得到时间信号的频率信息。同时解析频率和时间的能力在数学上受不确定性原理的限制。 傅里叶变换家族 下表列出了傅里叶变换家族的成员. 容易发现,函数在时(频)域的离散对应于其像函数在频(时)域的周期性.反之连续则意味着在对应域的信号的非周期性. 变换 时间 频率 连续傅里叶变换 连续, 非周期性 连续, 非周期性 傅里叶级数 连续, 周期性 离散, 非周期性 离散时间傅里叶变换 离散, 非周期性 连续, 周期性 离散傅里叶变换 离散, 周期性 离散, 周期性 傅里叶变换的基本思想首先由法国学者傅里叶系统提出，所以以其名字来命名以示纪念。 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。 傅立叶变换属于调和分析的内容。"分析"二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，"分析"二字，实际就是"条分缕析"而已。它通过对函数的"条分缕析"来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，"分析主义"和"还原主义"，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。编辑本段数学领域 尽管最初傅立叶分析是作为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，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 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。 有関傅立叶变换的FPGA实现 傅立叶变换是数字信号处理中的基本操作，广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系，因此，在N较大时，直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而，快速傅立叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k／4k／8k点FFT的设计方法。整体结构 一般情况下，N点的傅立叶变换对为： 其中，WN＝exp(－2pi／N)。X(k)和x(n)都为复数。与之相对的快速傅立叶变换有很多种,如DIT(时域抽取法)、DIF（频域抽取法）、Cooley－Tukey和Winograd等。对于2n傅立叶变换，Cooley－Tukey算法可导出DIT和DIF算法。本文运用的基本思想是Cooley－Tukey算法，即将高点数的傅立叶变换通过多重低点数傅立叶变换来实现。虽然DIT与DIF有差别，但由于它们在本质上都是一种基于标号分解的算法，故在运算量和算法复杂性等方面完全一样，而没有性能上的优劣之分，所以可以根据需要任取其中一种，本文主要以DIT方法为对象来讨论。 N＝8192点DFT的运算表达式为： 式中，m＝(4n1＋n2)(2048k1＋k2)(n＝4n1＋n2，k＝2048k1＋k2)其中n1和k2可取0,1,．．．,2047,k1和n2可取0,1,2,3。 由式（3）可知，8k傅立叶变换可由4×2k的傅立叶变换构成。同理，4k傅立叶变换可由2×2k的傅立叶变换构成。而2k傅立叶变换可由128×16的傅立叶变换构成。128的傅立叶变换可进一步由16×8的傅立叶变换构成，归根结底，整个傅立叶变换可由基2、基4的傅立叶变换构成。2k的FFT可以通过5个基4和1个基2变换来实现；4k的FFT变换可通过6个基4变换来实现；8k的FFT可以通过6个基4和1个基2变换来实现。也就是说：FFT的基本结构可由基2／4模块、复数乘法器、存储单元和存储器控制模块构成，其整体结构如图1所示。 图1中，RAM用来存储输入数据、运算过程中的中间结果以及运算完成后的数据，ROM用来存储旋转因子表。蝶形运算单元即为基2／4模块，控制模块可用于产生控制时序及地址信号，以控制中间运算过程及最后输出结果。蝶形运算器的实现 基4和基2的信号流如图2所示。图中，若A＝r0＋j＊i0，B＝r1＋j＊i1，C＝r2＋j＊i2，D＝r3＋j＊i3是要进行变换的信号，Wk0＝c0＋j＊s0＝1，Wk1＝c1＋j＊s1，Wk2＝c2＋j＊s2，Wk3＝c3＋j＊s3为旋转因子，将其分别代入图2中的基4蝶形运算单元，则有： A′＝[r0＋(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]? （4） B′＝[r0＋(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0－(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)] (5） C′＝[r0－(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)] （6） D′＝[r0－(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0＋(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]? （7） 而在基2蝶形中，Wk0和Wk2的值均为1，这样，将A，B，C和D的表达式代入图2中的基2运算的四个等式中，则有： A′＝r0＋(r1×c1－i1×s1)＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)]? （8） B′＝r0－ (r1×c1－i1×s1)＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)] （9） C′＝r2＋(r3×c3－i3×s3)＋j[i0＋(i3×c3＋r3×s3)]? （10） D′＝r2－(r3×c3－i3×s3)＋j[i0－(i3×c3＋r3×s3)]? （11） 在上述式（4）～（11）中有很多类同项，如i1×c1＋r1×s1和r1×c1－i1×s1等，它们仅仅是加减号的不同，其结构和运算均类似，这就为简化电路提供了可能。同时，在蝶形运算中，复数乘法可以由实数乘法以一定的格式来表示，这也为设计复数乘法器提供了一种实现的途径。 以基4为例，在其运算单元中，实际上只需做三个复数乘法运算，即只须计算BWk1、CWk2和DWk3的值即可，这样在一个基4蝶形单元里面，最多只需要3个复数乘法器就可以了。在实际过程中，在不提高时钟频率下，只要将时序控制好?便可利用流水线（Pipeline）技术并只用一个复数乘法器就可完成这三个复数乘法，大大节省了硬件资源。 图2 基2和基4蝶形算法的信号流图FFT的地址 FFT变换后输出的结果通常为一特定的倒序,因此，几级变换后对地址的控制必须准确无误。 倒序的规律是和分解的方式密切相关的，以基8为例，其基本倒序规则如下： 基8可以用2×2×2三级基2变换来表示，则其输入顺序则可用二进制序列（n1 n2 n3）来表示，变换结束后，其顺序将变为（n3 n2 n1），如：X?011 → x?110 ，即输入顺序为3，输出时顺序变为6。 更进一步，对于基16的变换，可由2×2×2×2，4×4，4×2×2等形式来构成，相对于不同的分解形式，往往会有不同的倒序方式。以4×4为例，其输入顺序可以用二进制序列（n1 n2 n3n4）来表示变换结束后，其顺序可变为（（n3 n4）（n1 n2）），如： X?0111 → x?1101 。即输入顺序为7，输出时顺序变为13。 在2k／4k／8k的傅立叶变换中，由于要经过多次的基4和基2运算，因此，从每次运算完成后到进入下一次运算前，应对运算的结果进行倒序，以保证运算的正确性。旋转因子 N点傅立叶变换的旋转因子有着明显的周期性和对称性。其周期性表现为： FFT之所以可使运算效率得到提高，就是利用 FFT之所以可使运算效率得到提高，就是利用了对称性和周期性把长序列的DFT逐级分解成几个序列的DFT，并最终以短点数变换来实现长点数变换。 根据旋转因子的对称性和周期性，在利用ROM存储旋转因子时，可以只存储旋转因子表的一部分，而在读出时增加读出地址及符号的控制，这样可以正确实现FFT。因此,充分利用旋转因子的性质，可节省70％以上存储单元。 实际上，由于旋转因子可分解为正、余弦函数的组合，故ROM中存的值为正、余弦函数值的组合。对2k／4k／8k的傅立叶变换来说，只是对一个周期进行不同的分割。由于8k变换的旋转因子包括了2k／4k的所有因子，因此，实现时只要对读ROM的地址进行控制，即可实现2k／4k／8k变换的通用。存储器的控制 因FFT是为时序电路而设计的，因此，控制信号要包括时序的控制信号及存储器的读写地址，并产生各种辅助的指示信号。同时在计算模块的内部，为保证高速，所有的乘法器都须始终保持较高的利用率。这意味着在每一个时钟来临时都要向这些单元输入新的操作数，而这一切都需要控制信号的紧密配合。 为了实现FFT的流形运算，在运算的同时，存储器也要接收数据。这可以采用乒乓RAM的方法来完成。这种方式决定了实现FFT运算的最大时间。对于4k操作，其接收时间为4096个数据周期，这样?FFT的最大运算时间就是4096个数据周期。另外，由于输入数据是以一定的时钟为周期依次输入的，故在进行内部运算时，可以用较高的内部时钟进行运算，然后再存入RAM依次输出。 为节省资源，可对存储数据RAM采用原址读出原址写入的方法，即在进行下一级变换的同时，首先应将结果回写到读出数据的RAM存贮器中；而对于ROM，则应采用与运算的数据相对应的方法来读出存储器中旋转因子的值。 在2k／4k／8k傅立叶变换中，要实现通用性，控制器是最主要的模块。2k、4k、8k变换具有不同的内部运算时间和存储器地址，在设计中，针对不同的点数应设计不同的存储器存取地址，同时，在完成变换后，还要对开始输出有用信号的时刻进行指示。硬件的选择 本设计的硬件实现选用的是现场可编程门阵列(FPGA)来满足较高速度的需要。本系统在设计时选用的是ALTERA公司的STRATIX芯片，该芯片中包含有DSP单元，可以完成较为耗费资源的乘法器单元。同时，该器件也包含有大量存储单元，从而可保证旋转因子的精度。 除了一些专用引脚外，FPGA上几乎所有的引脚均可供用户使用，这使得FPGA信号处理方案具有非常好的I／O带宽。大量的I／O引脚和多块存储器可使设计获得优越的并行处理性能。其独立的存储块可作为输入／工作存储区和结果的缓存区，这使得I／O可与FFT计算同时进行。在实现的时间方面，该设计能在4096个时钟周期内完成一个4096点的FFT。若采用10MHz的输入时钟，其变换时间在200μs左右。而由于最新的FPGA使用了MultiTrack互连技术，故可在250MHz以下频率稳定地工作，同时，FFT的实现时间也可以大大缩小。 FFT运算结果的精度与输入数据的位数及运算过程中的位数有关，同时和数据的表示形式也有很大关系。一般来说，浮点方式比定点方式精度高。而在定点计算中，存储器数据的位数越大，运算精度越高，使用的存储单元和逻辑单元也越多。在实际应用中，应根据实际情况折衷选择精度和资源。本设计通过MATLAB进行仿真证明：其实现的变换结果与MATLAB工具箱中的FFT函数相比，信噪比可以达到65db以上，完全可以满足一般工程的实际应用要求

如果题目是求x(2t+1)的FT,答案为：(1/2)exp[（1/2)jw]X(w/2)傅里叶变换是针对于连续时间信号的。x(2n+1)是一个离散信号应该求的是z变换，题目如果是已知x(n)的Z变换是X(Z)求x(2n+1)的z变换。但是离散信号压缩或拉伸没什么意思，容易导致信号丢失，所以这个题目不对。

问题一：二维卷积如何运算? A=[100,100,100 100,100,100 100,100,100] B=[1/9,1/9,1/9 1/9,1/9,1/9 1/9,1/9,1/9] c=conv2(A,B) 问题二：两个函数的卷积怎么算 你好。 只要使用conv函数就可以了。 例子： u=ones(1,100); v=2*u; w = conv(u,v); plot(w); 问题三：什么是卷积？要怎么求两个函数的卷积？ 15分 简介 褶积(又名卷积)和反褶积(又名去卷积)是一种积分变换的数学方法,在许多方面得到了广泛应用。用褶积解决试井解释中的问题,早就取得了很好成果;而反褶积,直到最近,Schroeter、Hollaender和Gringarten等人解决了其计算方法上的稳定性问题,使反褶积方法很快引起了试井界的广泛注意。有专家认为,反褶积的应用是试井解释方法发展史上的又一次重大飞跃。他们预言,随着测试新工具和新技术的增加和应用,以及与其它专业研究成果的更紧密结合,试井在油气藏描述中的作用和重要性必将不断增大[1] 。 2基本内涵 简单定义：卷积是分析数学中一种重要的运算。 设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，作积分： 可以证明，关于几乎所有的实数x，上述积分是存在的。这样，随着x的不同取值，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为函数f与g的卷积，记为h(x)=(f*g)(x)。 容易验证，(f * g)(x) = (g * f)(x)，并且(f * g)(x)仍为可积函数。这就是说，把卷积代替乘法，L1（R1）空间是一个代数，甚至是巴拿赫代数。 卷积与傅里叶变换有着密切的关系。利用一点性质，即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换，能使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。 由卷积得到的函数f*g一般要比f和g都光滑。特别当g为具有紧致集的光滑函数，f为局部可积时，它们的卷积f * g也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数f，都可以简单地构造出一列逼近于f的光滑函数列fs，这种方法称为函数的光滑化或正则化。 卷积的概念还可以推广到数列、测度以及广义函数上去。 3定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后求和的计算法称为卷积和，简称卷积。另外，n是使h(-i)位移的量，不同的n对应不同的卷积结果。 如果卷积的变量是函数x(t)和h(t)，则卷积的计算变为 ， 其中p是积分变量，积分也是求和，t是使函数h(-p)位移的量，星号*表示卷积。 参考《数字信号处理》杨毅明著，p.55、p.188、p.264，机械工业出版社2012年发行。 4性质 各 perfect spaces卷积混响 种卷积算子都满足下列性质： 交换律 结合律 分配律 数乘结合律 其中a为任意实数（或复数）。 微分定理 其中Df表示f的微分，如果在离散域中则是指差分算子，包括前向差分与后向差分两种。 5卷积定理 卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即，一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。 F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x)) 其中F表示的是傅里叶变换。 这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换、Z变换、Mellin变换和Hartley变换（参见Mellin inversion theorem）等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。 利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2n- 1组对位乘法，其计算复杂度为；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。 6群上卷积 卷积与相关分析......>> 问题四：信号与系统，这个卷积按定义怎么算？求详细过程，谢谢。 卷积计算方法如上。 你的题里面 f1(tau)=e^(-2tau) (tau>0)， =0 (tau0) =0 (tau 问题五：请问u(t)*u(t-1)卷积怎么算？？？ u(t)*u(t-1)=u(t)*u(t)*δ(t-1) =tu(t)*δ(t-1) =(t-1)u(t-1) 问题六：遥感图像卷积计算怎么搞？ 通过对信号与线性系统中离散卷积及其运算方法的分析,研究序列形式的离散信号的卷积运算过程,在图解法基础上提出了较为简便的运算方法―――列表法.此列表法与图解法所得结果完全相同,却使运算过程大为简化 问题七：怎样理解卷积积分 对于非数学系学生来说，只要懂怎么用卷积就可以了，研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。卷积本身不过就是一种数学运算而已。就跟“蝶形运算”一样，怎么证明，这是数学系的人的工作。 在信号与系统里，f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t)的卷积积分求解得，即y(t)=f(t)*h(t)。学过信号与系统的都应该知道，时域的卷积等于频域的乘积，即有Y(s)=F(s)×H(s)。（s=jw，拉氏变换后等到的函数其实就是信号的频域表达式） 有一点你必须明白，在通信系统里，我们关心的以及要研究的是信号的频域，不是时域，原因是因为信号的频率是携带有信息的量。 所以，我们需要的是Y(s)这个表达式，但是实际上，我们往往不能很容易的得到F(s)和H(s)这两个表达式，但是能直接的很容易的得到f(t)和h(t)，所以为了找到Y(s)和y(t)的对应关系，就要用到卷积运算。 复频域。 s=jw，当中的j是复数单位，所以使用的是复频域。通俗的解释方法是，因为系统中有电感X=jwL、电容X=1/jwC，物理意义是，系统H(s)对不同的频率分量有不同的衰减，即这种衰减是发生在频域的，所以为了与时域区别，引入复数的运算。但是在复频域计算的形式仍然满足欧姆定理、KCL、KVL、叠加法。 负的频率。 之所以会出现负的频率，这只是数学运算的结果，只存在于数学运算中，实际中不会有负的频率。

看一下积分变换吧。

我也写了个fft程序，256点时计算还正确，但是512和1024点结果就错了，希望楼主答案的话能告知，

FFT是快速傅里叶变换（ Fast Fourier Transform ）DSP是数字信号处理 （ Digital Signal Processing ）

1.正确 2错误 3错误

8点ditfft蝶形图的对应关系是：1. 原位运算 在DIT-FFT的蝶形图中,取第m级且两输入节点分别在第k、j行的蝶形为例,讨论DIT-FFT的原位运算规律。2. . 倒序规律 从图3.5可以看出,按原位计算时,蝶形图的输出正好是自然顺序X(0),X(1),...,X(7),

你说的是其中的一部分知识，是DSP处理的信息的原理。要向学习DSP的硬件开发，还要学习微机原理，由单片机系统的设计经验最好。还有就是DSP的开发环境，也就是CCS，要掌握常用的编程语言，有汇编语言和C语言的编程经验最好.首先要了解DSP的特点。数字信号处理相对于模拟信号处理有很大的优越性，表现在精度高、灵活性大、可靠性好、易于大规模集成等方面。随着人们对实时信号处理要求的不断提高和大规模集成电路技术的迅速发展，数字信号处理技术也发生着日新月异的变革。实时数字信号处理技术的核心和标志是数字信号处理器。自第一个微处理器问世以来，微处理器技术水平得到了十分迅速的提高，而快速傅立叶交换等实用算法的提出促进了专门实现数字信号处理的一类微处理器的分化和发展。数字信号处理有别于普通的科学计算与分析，它强调运算处理的实时性，因此DSP除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制功能外，针对实时数字信号处理，在处理器结构、指令系统、指令流程上具有许多新的特征，其特点如下：（1） 算术单元具有硬件乘法器和多功能运算单元，硬件乘法器可以在单个指令周期内完成乘法操作，这是DSP区别于通用的微处理器的一个重要标志。多功能运算单元可以完成加减、逻辑、移位、数据传送等操作。新一代的DSP内部甚至还包含多个并行的运算单元。以提高其处理能力。针对滤波、相关、矩阵运算等需要大量乘和累加运算的特点，DSP的算术单元的乘法器和加法器，可以在一个时钟周期内完成相乘、累加两个运算。近年出现的某些DSP如ADSP2106X、DSP96000系列DSP可以同时进行乘、加、减运算，大大加快了FFT的蝶形运算速度。（2） 总线结构传统的通用处理器采用统一的程序和数据空间、共享的程序和数据总线结构，即所谓的冯u2022诺依曼结构。DSP普遍采用了数据总线和程序总线分离的哈佛结构或者改进的哈佛结构，极大的提高了指令执行速度。片内的多套总线可以同时进行取指令和多个数据存取操作，许多DSP片内嵌有DMA控制器，配合片内多总线结构，使数据块传送速度大大提高。 如TI公司的C6000系列的DSP采用改进的哈佛结构，内部有一套256位宽度的程序总线、两套32位的数据总线和一套32位的DMA总线。ADI公司的SHARC系列DSP采用超级哈佛结构（Super Harvared Architecture Computer）,内部集成了三套总线，即程序存储器总线、数据存储器总线和输入输出总线。（3） 专用寻址单元DSP面向数据密集型应用，伴随着频繁的数据访问，数据地址的计算也需要大量时间。DSP内部配置了专用的寻址单元，用于地址的修改和更新，它们可以在寻址访问前或访问后自动修改内容，以指向下一个要访问的地址。地址的修改和更新与算术单元并行工作，不需要额外的时间。DSP的地址产生器支持直接寻址、间接寻址操作，大部分DSP还支持位反转寻址（用于FFT算法）和循环寻址（用于数字滤波算法）。（4） 片内存储器针对数字信号处理的数据密集运算的需要，DSP对程序和数据访问的时间要求很高，为了减小指令和数据的传送时间，许多DSP内部集成了高速程序存储器和数据存储器，以提高程序和数据的访问存储器的速度。如TI公司的C6000系列的DSP内部集成有1M～7M位的程序和数据RAM；ADI公司的SHARC系列DSP内部集成有0.5M～2M位的程序和数据RAM，Tiger SHARC系列DSP内部集成有6M位的程序和数据RAM。（5） 流水处理技术 DSP大多采用流水技术，即将一条指令的执行过程分解成取指、译码、取数、执行等若干个阶段，每个阶段称为一级流水。每条指令都由片内多个功能单元分别完成取指、译码、取数、执行等操作，从而在不提高时钟频率的条件下减少了每条指令的执行时间。 （6） DSP与其它处理器的差别数字信号处理器（DSP）、通用微处理器（MPU）、微控制器（MCU）三者的区别在于：DSP面向高性能、 重复性、数值运算密集型的实时处理；MPU大量应用于计算机；MCU则适用于以控制为主的处理过程。DSP的运算速度比其它处理器要高得多，以FFT、相关为例，高性能DSP不仅处理速度是MPU的 4～10倍，而且可以连续不断地完成数据的实时输入／输出。DSP结构相对单一，普遍采用汇编语言编程，其任务完成时间的可预测性相对于结构和指令复杂（超标量指令）、严重依赖于编译系统的MPU强得多。以一个FIR滤波器实现为例，每输入一个数据，对应每阶滤波器系数需要一次乘、一次加、一次取指、二次取数，还需要专门的数据移动操作，DSP可以单周期完成乘加并行操作以及3～4次数据存取操作，而普通MPU完成同样的操作至少需要4个指令周期。因此，在相同的指令周期和片内指令缓存条件下，DSP的运算送到可以超过MPU运算速度的4倍以上。正是基于 DSP的这些优势，在新推出的高性能通用微处理器（如Pentium、Power PC 604e等）片内已经融入了 DSP的功能，而以这种通用微处理器构成的计算机在网络通信、语音图像处理、实时数据分析等方面的效率大大提高。

基2FFT的蝶形图对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。在200多年前法国数学家、物理学家傅里叶提出后来以他名字命名的傅里叶级数之后，用DFT这个工具来分析信号就已经为人们所知。历史上最伟大的数学家之一。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。扩展资料：FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次分解成一系列的短序列。充分利用DFT计算式中指数因子 所具有的对称性质和周期性质，进而求出这些短序列相应的DFT并进行适当组合，达到删除重复计算，减少乘法运算和简化结构的目的。此后，在这思想基础上又开发了高基和分裂基等快速算法，随着数字技术的高速发展，1976年出现建立在数论和多项式理论基础上的维诺格勒傅里叶变换算法(WFTA）和素因子傅里叶变换算法。它们的共同特点是，当N是素数时，可以将DFT算转化为求循环卷积，从而更进一步减少乘法次数，提高速度。

FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform）。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始，说明FFT的基本原理。DFT的运算为：式中由这种方法计算DFT对于X（K）的每个K值，需要进行4N次实数相乘和（4N-2）次相加，对于N个k值，共需N*N乘和N（4N-2）次实数相加。改进DFT算法，减小它的运算量，利用DFT中的周期性和对称性，使整个DFT的计算变成一系列迭代运算，可大幅度提高运算过程和运算量，这就是FFT的基本思想。FFT基本上可分为两类，时间抽取法和频率抽取法，而一般的时间抽取法和频率抽取法只能处理长度N=2^M的情况，另外还有组合数基四FFT来处理一般长度的FFT 设N点序列x(n),,将x(n)按奇偶分组，公式如下图改写为：一个N点DFT分解为两个 N/2点的DFT，继续分解，迭代下去，其运算量约为其算法有如下规律两个4点组成的8点DFT四个2点组成的8点DFT按时间抽取的8点DFT原位计算当数据输入到存储器中以后，每一级运算的结果仍然储存在同一组存储器中，直到最后输出，中间无需其它存储器序数重排对按时间抽取FFT的原位运算结构，当运算完毕时，这种结构存储单元A(1)、A(2)，…，A(8)中正好顺序存放着X(0)，X(1)，X(2)，…，X(7)，因此可直接按顺序输出，但这种原位运算的输入x(n)却不能按这种自然顺序存入存储单元中，而是按X(0)，X(4)，X(2)，X(6)，…，X(7)的顺序存入存储单元，这种顺序看起来相当杂乱，然而它也是有规律的。当用二进制表示这个顺序时，它正好是“码位倒置”的顺序。蝶形类型随迭代次数成倍增加每次迭代的蝶形类型比上一次蝶代增加一倍，数据点间隔也增大一倍 频率抽取2FFT算法是按频率进行抽取的算法。设N=2^M，将x(n)按前后两部分进行分解，按K的奇偶分为两组，即得到两个N/2 点的DFT运算。如此分解，并迭代，总的计算量和时间抽取（DIT）基2FFT算法相同。算法规律如下：蝶形结构和时间抽取不一样但是蝶形个数一样，同样具有原位计算规律，其迭代次数成倍减小 时，可采取补零使其成为，或者先分解为两个p,q的序列，其中p*q=N，然后进行计算。 前面介绍，采用FFT算法可以很快算出全部N点DFT值，即z变换X（z）在z平面单位圆上的全部等间隔取样值。实际中也许①不需要计算整个单位圆上z变换的取样，如对于窄带信号，只需要对信号所在的一段频带进行分析，这时希望频谱的采样集中在这一频带内，以获得较高的分辨率，而频带以外的部分可不考虑，②或者对其它围线上的z变换取样感兴趣，例如语音信号处理中，需要知道z变换的极点所在频率，如极点位置离单位圆较远，则其单位圆上的频谱就很平滑，这时很难从中识别出极点所在的频率，如果采样不是沿单位圆而是沿一条接近这些极点的弧线进行，则在极点所在频率上的频谱将出现明显的尖峰，由此可较准确地测定极点频率。③或者要求能有效地计算当N是素数时序列的DFT，因此提高DFT计算的灵活性非常有意义。螺旋线采样是一种适合于这种需要的变换，且可以采用FFT来快速计算，这种变换也称作Chirp-z变换。

这是我写的1024点的快速傅里叶变换程序，下面有验证，你把数组doubleA[2049]={0};doubleB[1100]={0};doublepowerA[1025]={0};改成A[256]={0};B[130]={0};power[129]={0};就行了，voidFFT(doubledata[],intnn,intisign)的程序可以针对任何点数，只要是2的n次方具体程序如下：#include<iostream.h>#include"math.h"#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<fstream.h>#include<afx.h>voidFFT(doubledata[],intnn,intisign){//复数的快速傅里叶变换intn,j,i,m,mmax,istep;doubletempr,tempi,theta,wpr,wpi,wr,wi,wtemp;n=2*nn;j=1;for(i=1;i<=n;i=i+2)//这个循环进行的是码位倒置。{if(j>i){tempr=data[j];tempi=data[j+1];data[j]=data[i];data[j+1]=data[i+1];data[i]=tempr;data[i+1]=tempi;}m=n/2;while(m>=2&&j>m){j=j-m;m=m/2;}j=j+m;}mmax=2;while(n>mmax){istep=2*mmax;//这里表示一次的数字的变化。也体现了级数，若第一级时，也就是书是的第0级，其为两个虚数，所以对应数组应该增加4，这样就可以进入下一组运算theta=-6.28318530717959/(isign*mmax);wpr=-2.0*sin(0.5*theta)*sin(0.5*theta);wpi=sin(theta);wr=1.0;wi=0.0;for(m=1;m<=mmax;m=m+2){for(i=m;i<=n;i=i+istep){j=i+mmax;tempr=double(wr)*data[j]-double(wi)*data[j+1];//这两句表示蝶形因子的下一个数乘以W因子所得的实部和虚部。tempi=double(wr)*data[j+1]+double(wi)*data[j];data[j]=data[i]-tempr;//蝶形单元计算后下面单元的实部，下面为虚部，注意其变换之后的数组序号与书上蝶形单元是一致的data[j+1]=data[i+1]-tempi;data[i]=data[i]+tempr;data[i+1]=data[i+1]+tempi;}wtemp=wr;wr=wr*wpr-wi*wpi+wr;wi=wi*wpr+wtemp*wpi+wi;}mmax=istep;}}voidmain(){//本程序已经和MATLAB运算结果对比，准确无误，需要注意的的是，计算中数组都是从1开始取得，丢弃了A[0]等数据doubleA[2049]={0};doubleB[1100]={0};doublepowerA[1025]={0};charline[50];chardataA[20],dataB[20];intij;charch1[3]=" ";charch2[3]=" ";intstrl1,strl2;CStringstr1,str2;ij=1;//********************************读入文件data1024.txt中的数据,其中的数据格式见该文件FILE*fp=fopen("data1024.txt","r");if(!fp){cout<<"Openfileisfailing!"<<endl;return;}while(!feof(fp))//feof(fp)有两个返回值:如果遇到文件结束，函数feof（fp）的值为1，否则为0。{memset(line,0,50);//清空为0memset(dataA,0,20);memset(dataB,0,20);fgets(line,50,fp);//函数的功能是从fp所指文件中读入n-1个字符放入line为起始地址的空间内sscanf(line,"%s%s",dataA,dataB);//我同时读入了两列值，但你要求1024个，那么我就只用了第一列的1024个值//dataA读入第一列，dataB读入第二列B[ij]=atof(dataA);//将字符型的dataA值转化为float型ij++;}for(intmm=1;mm<1025;mm++)//A[2*mm-1]是实部，A[2*mm]是虚部，当只要输入实数时，那么保证虚部A[mm*2]为零即可{A[2*mm-1]=B[mm];A[2*mm]=0;}//*******************************************正式计算FFTFFT(A,1024,1);//********************************************写入数据到workout.txt文件中for(intk=1;k<2049;k=k+2){powerA[(k+1)/2]=sqrt(pow(A[k],2.0)+pow(A[k+1],2.0));//求功率谱FILE*pFile=fopen("workout.txt","a+");//?a+只能在文件最后补充，光标在结尾。没有则创建memset(ch1,0,15);str1.Format("%.4f",powerA[(k+1)/2]);if(A[k+1]>=0)str2.Format("%d %6.4f%s%6.4f%s",(k+1)/2,A[k],"+",A[k+1],"i");//保存fft计算的频谱，是复数频谱elsestr2.Format("%d %6.4f%6.4f%s",(k+1)/2,A[k],A[k+1],"i");strl1=strlen(str1);strl2=strlen(str2);//用法:fwrite(buffer,size,count,fp);//buffer：是一个指针，对fwrite来说，是要输出数据的地址。//size：要写入的字节数；//count:要进行写入size字节的数据项的个数；//fp:目标文件指针。fwrite(str2,1,strl2,pFile);fwrite(ch1,1,3,pFile);fwrite(ch1,1,3,pFile);fwrite(str1,1,strl1,pFile);fwrite(ch2,1,3,pFile);fclose(pFile);}cout<<"计算完毕，到fft_testworkout.txt查看结果"<<endl;}

动力方面，电喷比化油器更大一些。电喷最主要的作用就是控制空燃比和油气混合，使得燃烧更充分，释放出更大的功率。电喷喷油量精确省油，雾化好燃烧好动力强排放好，适应性好，海拔升高自动降低喷油量点火时间。而化油器排放无法支持最新标准，费油，冬天启动困难，操作不当有几率淹火花塞，无法根据需求调整喷油浓度，雾化效果差燃烧容易不充分。扩展资料：简单的化油器由上中下三部分组成，上部分有进气口和浮子室，中间部分有喉管、量孔和喷管，下部分有节气门等。浮子室是一个矩形容器，存储着来自汽油泵的汽油，容器里面有一只浮子利用浮面（油面）高度控制着进油量。中部的喷管一头进油口与浮子室的量孔相通，另一头出油口在喉管的咽喉处。喉管呈蜂腰状，两头大中间小，其中间咽喉处的截面积最小。当发动机启动时活塞下行产生吸力，吸入的气流经过咽喉处时速度最大，静压力却最低，故喉管压力小于大气压力，也就是说喉管咽喉处与浮子室之间产生了压力差，即有了人们常说的"真空度"，压力差愈大真空度愈大。汽油在真空度的作用下从喷管出油口喷出，因为喉管咽喉处的空气流速是汽油流速的25倍，因此喷管喷出的油流即被高速的空气流冲散，形成大小不等的雾状颗粒，即“雾化”。初步雾化的油粒与空气混合成“混合气”，经节气门、进气管道（4）和进气门（5）进入气缸的燃烧室。在这里，节气门的开度大小和发动机的转速决定了喉管处的真空度，而节气门的开度变化直接影响着混合气的比例成份，这些都是影响发动机运行的重要原因。参考资料：化油器-百度百科

　　DFT/FFT的发展历史　　离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是数字信号处理最重要的基石之一，也是对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。在200多年前法国数学家、物理学家傅里叶提出后来以他名字命名的傅里叶级数之后，用DFT这个工具来分析信号就已经为人们所知。历史上最伟大的数学家之一。　　欧拉是第一个使用“函数”一词来描述包含各种参数的表达式的人，例如：y = f(x)。他是把微积分应用于物理学的先驱者之一。 给出了一个用实变量函数表示傅立叶级数系数的方程； 用三角级数来描述离散声音在弹性媒介中传播，发现某些函数可以通过余弦函数之和来表达。 但在很长时间内，这种分析方法并没有引起更多的重视，最主要的原因在于这种方法运算量比较大。直到1965年，Cooley和Tukey在《计算机科学 》发表著名的《机器计算傅立叶级数的一种算法》论文，FFT才开始大规模应用。　　那个年代，有个肯尼迪总统科学咨询委员会。其中有项研究主题是，对苏联核测试进行检测，Tukey就是其中一员。美国/苏联核测试提案的批准，主要取决于不实地访问核测试设施而做出检测的方法的发展。其中一个想法是，分析离海岸的地震计情况，这种计算需要快速算法来计算DFT。其它应用是国家安全，如用声学探测远距离的核潜艇。所以在军事上，迫切需要一种快速的傅立叶变换算法，这也促进了FFT的正式提出。　　FFT的这种方法充分利用了DFT运算中的对称性和周期性，从而将DFT运算量从N2减少到N*log2N。当N比较小时，FFT优势并不明显。但当N大于32开始，点数越大，FFT对运算量的改善越明显。比如当N为1024时，FFT的运算效率比DFT提高了100倍。在库利和图基提出的FFT算法中，其基本原理是先将一个N点时域序列的DFT分解为N个1点序列的DFT，然后将这样计算出来的N个1点序列DFT的结果进行组合，得到最初的N点时域序列的DFT值。实际上，这种基本的思想很早就由德国伟大的数学家高斯提出过，在某种情况下，天文学计算（也是现在FFT应用的领域之一）与等距观察的有限集中的行星轨道的内插值有关。由于当时计算都是靠手工，所以产生一种快速算法的迫切需要。 而且，更少的计算量同时也代表着错误的机会更少，正确性更高。高斯发现，一个富氏级数有宽度N=N1*N2，可以分成几个部分。计算N2子样本DFT的N1长度和N1子样本DFT的N2长度。只是由于当时尚欠东风——计算机还没发明。在20世纪60年代，伴随着计算机的发展和成熟，库利和图基的成果掀起了数字信号处理的革命，因而FFT发明者的桂冠才落在他们头上。　　之后，桑德（G.Sand）-图基等快速算法相继出现，几经改进，很快形成了一套高效运算方法，这就是现在的快速傅立叶变换（FFT）。这种算法使DFT的运算效率提高1到2个数量级，为数字信号处理技术应用于各种信号的实时处理创造了良好的条件，大大推进了数学信号处理技术。1984年，法国的杜哈梅（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollamann）提出的分裂基块快速算法，使运算效率进一步提高。　　库利和图基的FFT算法的最基本运算为蝶形运算，每个蝶形运算包括两个输入点，因而也称为基-2算法。在这之后，又有一些新的算法，进一步提高了FFT的运算效率，比如基-4算法，分裂基算法等。这些新算法对FFT运算效率的提高一般在50%以内，远远不如FFT对DFT运算的提高幅度。从这个意义上说，FFT算法是里程碑式的。可以说，正是计算机技术的发展和FFT的出现，才使得数字信号处理迎来了一个崭新的时代。除了运算效率的大幅度提高外，FFT还大大降低了DFT运算带来的累计量化误差，这点常为人们所忽略。　　分给我吧 哈哈

stem(n,x); 这句的错误，n和x的维度不一样，你一步步的运行试试 看看那儿出问题了（注意维度）

f（t）=t不满足绝对可积，不符合傅里叶变换的存在条件 所以不存在傅里叶变换1/t傅里叶变换为 -i*3.14*sgn(w)

按照图里的方法，把数带进去就能算了。

DIT先乘以旋转因子后蝶形运算DIF先蝶形运算后乘以旋转因子

因为频域抽样函数，反变换回来时域就是方波) 序列福利叶变换的关系是特殊的"离散傅立叶变换"，也就是时域序列被认为是各种方波抽样信号的叠加，认为复数的角度只取0和∏这两种情况，于是你就看到了序列的傅立叶变换。 序列的傅立叶变换，因为频率不再有意义(因为只有两种角度)，所以X(k)之间只有顺序关系(原来是频移关系)，通常写为Z变换。另外,虚机团上产品团购,超级便宜

对于非数学系学生来说，只要懂怎么用卷积就可以了，研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。卷积本身不过就是一种数学运算而已。就跟“蝶形运算”一样，怎么证明，这是数学系的人的工作。在信号与系统里，f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t)的卷积积分求解得，即y(t)=f(t)*h(t)。学过信号与系统的都应该知道，时域的卷积等于频域的乘积，即有Y(s)=F(s)×H(s)。（s=jw，拉氏变换后等到的函数其实就是信号的频域表达式）有一点你必须明白，在通信系统里，我们关心的以及要研究的是信号的频域，不是时域，原因是因为信号的频率是携带有信息的量。所以，我们需要的是Y(s)这个表达式，但是实际上，我们往往不能很容易的得到F(s)和H(s)这两个表达式，但是能直接的很容易的得到f(t)和h(t)，所以为了找到Y(s)和y(t)的对应关系，就要用到卷积运算。

对于非数学系学生来说，只要懂怎么用卷积就可以了，研究什么是卷积其实意义不大,它就是一种微元相乘累加的极限形式。卷积本身不过就是一种数学运算而已。就跟“蝶形运算”一样，怎么证明，这是数学系的人的工作。在信号与系统里，f(t)的零状态响应y(t)可用f(t)与其单位冲激响应h(t)的卷积积分求解得，即y(t)=f(t)*h(t)。学过信号与系统的都应该知道，时域的卷积等于频域的乘积，即有Y(s)=F(s)×H(s)。（s=jw，拉氏变换后等到的函数其实就是信号的频域表达式）有一点你必须明白，在通信系统里，我们关心的以及要研究的是信号的频域，不是时域，原因是因为信号的频率是携带有信息的量。所以，我们需要的是Y(s)这个表达式，但是实际上，我们往往不能很容易的得到F(s)和H(s)这两个表达式，但是能直接的很容易的得到f(t)和h(t)，所以为了找到Y(s)和y(t)的对应关系，就要用到卷积运算。复频域。s=jw，当中的j是复数单位，所以使用的是复频域。通俗的解释方法是，因为系统中有电感X=jwL、电容X=1/jwC，物理意义是，系统H(s)对不同的频率分量有不同的衰减，即这种衰减是发生在频域的，所以为了与时域区别，引入复数的运算。但是在复频域计算的形式仍然满足欧姆定理、KCL、KVL、叠加法。负的频率。之所以会出现负的频率，这只是数学运算的结果，只存在于数学运算中，实际中不会有负的频率。

如下：频域8点基2DFT。时域8点基2FFT。16点以此类推，两个8点。图像运算指以图像为单位进行的搡作（该操作对图像中的所有像素同样进行），运算的结果是一幅其灰度分布与原来参与运算图像灰度分布不同的新图像。具体的运算主要包括算术和逻辑运算，它们通过改变像素的值来得到图像增强的效果。算术和逻辑运算中每次只涉及一个空间像素的位置，所以可以“原地”完成，即在(x，y)位置做一个算术运算或逻辑运算的结果可以存在其中一个图像的相应位置，因为那个位置在其后的运算中不会再使用。换句话说，设对两幅图像f(x，y) 和h(x，y)的算术或逻辑运算的结果是g(x，y)，则可直接将g(x，y)覆盖f(x，y)或h(x，y)，即从原存放输入图像的空间直接得到输出图像。图像信号也具有频谱，虽然它的频谱比一般信号有更特别的解释。一般来说，图像频谱 的低频部分指那些灰度缓慢变化的部分，而高频成份意味着快速变化，往往是图像中物体的边缘。因为是从二维信号获得的频谱，所以包含着两个方向的频率数据。一个沿着图像的行， 一个沿着图像的列，因此，幅度和相位必须用第三维表示。一般在二维图上用不同的颜色强度表示这些量大小，或在三维图中用高度表示。二维DFT是首先沿图像的行作一维DFT，然后再沿中间结果数据的列作一维DFT。为提高计算速度，也存在2D FFT算法。一般要确定一幅图像需要图像的幅度和相位两部分信息，通过逆2D DFT变换即可精确还原图像。对于图像频谱，单独的相位谱往往携带了建立图像摹本的足够信息，而幅度却不能。

这个用说的不容易说也不容易理解，建议还是弄本书来看，书上讲得很详细

小学二年级作文《家乡的特产作文150字》,引来了许多勤劳的小蜜蜂樱桃是我们家乡的特产.过了些日子,就像盛开的朵朵鲜花一样美丽.粉红的一大片一大片,漂亮极了,家乡的特产作文150字,樱桃花就全部开放了. 春天来了.我们家买了一块地!樱桃树吐出了点点嫩芽,我们栽了许许多多的樱桃树,树枝上长了许多的花骨朵,再过几日,摘下一个放在口里甜滋滋的很好吃. 到了五月份,山上的樱桃开始成熟了

就是my precious.

姓名： 生田 斗真 (いくた とうま) Ikuta Toma 爱称：Toma (トーマ) 生日：1984年(昭和59年)10月7日 血型：A型 星座：天秤座 身长：176cm、体重60kg。 视力：近视 脚型：27cm 取名来由：听起来的感觉。。。（toma妈妈说的|||） 出生地：北海道室兰市 现居住地：神奈川県 家族构成：父 母（生田弘美） 弟（生田龙圣） 爱犬のジャム（爱犬JAM小姐，3岁左右的玩具贵宾犬） （因斗真打开冰箱看到果酱而起的名字） 长处：很会吵～ 短处：还是很会吵～^^ 对自己的评价: 1多管闲事,吵吵闹闹 2情绪变化大 ，容易不耐烦 3容易被骗 Favorite color: 白,黑,蓝,水色 最擅长的科目：社会 最讨厌的科目：数学 尊敬的前辈: 中居正广,松冈昌宏,Kinki Kids 目标的前辈: 中居正广,松冈昌宏,香取慎吾 喜欢的运动: 足球 喜欢的花: 向日葵 喜欢的数字 22 (足球队的背号) 喜欢的女孩类型：不管是外貌还是内心都很可爱的女生，在一起能觉得安心、十分体贴的女孩子～喜欢膝盖漂亮的女生~~~喜欢当风把女孩的秀发吹到嘴边时，女孩用手把秀发从嘴边拨开的动作~~~ 喜欢的历史人物：坂本龙马（明治维新时的人物） 喜欢怎样的歌迷: 支持他自己的歌迷 不喜欢怎样的歌迷: 古怪的歌迷,到他的家和打电话到他的家的Fans! 喜欢的食物: 腌梅子 汉堡牛肉饼 起司汉堡包 咖喱盖饭 豆乳锅 讨厌的食物: 西芹 芥末 所有的贝类 太辣的食物 喜欢的动物: 狗 喜欢的洋乐组合「バックストリートu30fbボーイズ」的爱好者，亲自买票去看他们的音乐会。 （看半天后明白是指后街男孩） 喜欢的日本组合 X-JAPAN，是其中吉他HIDE的超级大饭一名~ 所属事务所：Johnny"s事务所 入事务所：1996年2月11日 ※也有说是14日的 加入原因：妈妈帮他寄的履历表 魅力中心点： 『圆的瞳孔·四角的粗的眉毛?!』，被广美说成是多拉A梦真人版||| 喜欢亲近人的性格，交友关系宽广。被事务所的前辈宠爱。 卸妆之后有一点搭下来的眼角。。。 像熊猫。。。 血管明显的手臂。。。总是干干的嘴唇，就算擦了唇膏也会马上变得很干。。。 在jr里的招牌：随时随地如阳光般灿烂可亲、极富感染力的笑容～ 在jr里的主要工作：主持和歌舞 最终学歴：堀越高等学校総合TRITコース(2003年2月14日卒业) 毕业学校：03年2月14日毕业于崛越高校艺能班编辑本段交游関系 Johnnys事务所内与佐藤アツヒロ、山口达也、泷泽秀明、今井翼、松本润、二宫和也、相叶雅纪、横山裕、涩谷昴、村上信五、风间俊介、赤西仁、山下智久关系非常的好。 TBS系电视剧「アキハバラ@DEEP」与共演者的关系到现在都很好、经常会举行『@DEEPの会』之类的聚会。 2002年的电视剧『人にやさしく』中共演俳优上地雄辅是亲友的关系、经常会一起去吃饭。 跟SMAP的稲垣吾郎，还有成宫寛贵关系很好。和稲垣u30fb成宫3人一起在看完稲垣的舞台『ヴァージニアu30fbウルフなんか怖くない?』后一起吃饭。关于此事，稲垣吾郎曾在自己的广播节目中有提到，而生田则是在杂志中说过。 No Border（NB团）：佐藤アツヒロ、山口达也、堂本光一、松本润、滝沢秀明、村上信五、山下智久、生田斗真，私人小团体聚会，一起吃吃喝喝。编辑本段主要履历 NHK「天才てれびくん」の3代目てれび戦士として出演し,（天才电视君第3代电视战士出演后进入演艺圈） 现在在Johnny"s Jr.主要以电视剧和舞台演出活跃中。 「天才てれびくん」演出的时候，ストロベリーパフェ(96年度)的带小组的成员，担当吉他。（共演者有WaT的瑛士） Johnny"s Jr.之中入所工作年数较长，B．B.B.，B．I.G.，MAIN，Four Tops等多的Jr.对内单元有参加经验。 特别是，与山下智久，风间俊介，长谷川纯一起组成Four Tops （虽然也有一种说法是4tops属于非正式团,但必须说明的是在J家所有未出道团都叫做非正式团,从官方杂志,官方照片,j家等一系列节目及演唱会的介绍内容来看,足以证明4tops的存在和真实性）编辑本段Group Junichi&JJr（1996年） ストロベリーパフェ（1996年、事务所外） B.B.B.（1997） 相叶雅纪·石松晃·生田斗真·远藤司·二宫和也·松本润 B.I.G.（1996，Best Idol Group） 野田优也·风间俊介·松本润·生田斗真·矢代德久 MAIN （1997-1998，四人名字的开头字母哦～呵呵） 松本润·相叶雅纪·生田斗真·二宫和也 B.I.G.（10人，1998-1999） 生田斗真·风间俊介·山下智久·伊藤达哉·田中圣·福田悠太·宫城俊太·长谷川纯 ·五关晃一·服部将也 B.I.G.（2人，1999-2000） 生田斗真·山下智久 Four Tops（2002. 3~2003.9） 生田斗真·山下智久·风间俊介·长谷川纯 （虽然也有一种说法是4tops属于非正式团,但必须说明的是在J家所有未出道团都叫做非正式团,从官方杂志,官方照片,j家等一系列节目及演唱会的介绍内容来看,足以证明4tops的存在和真实性,至于后来的3tops,确实是没有存在过的,是fans习惯从而叫出来的.）编辑本段综艺节目出演 天才てれびくん / 天才TV kun /天才电视君 （1996.10，NHK）（从此斗真进入演艺圈（笑）（内时候的TOMA黑黑的呢）） 爱love Jr. （1996.4-1998.9，斗真从后半开始加入。TX） Music Jump （1997.4-2000.3，NHKBS2） 中居正广的我们大家都活着 （1997.10-1998.9，CX） 8时だJ / 8时Da J （1998.4开始放送，分为广美主持和阵内主持两个版本（广美主持部分被称为黄金Jr的代表之作），ANB） 爱Love B.I.G （1998.10-1999.3，TX） やったるJ / Yataru J （1999.10开始放送，ANB） ピカイチ / Pikaichi （2000.4正式登场，NTV） ザ少年倶楽部 / The少年俱乐部 （2000.4至2004年基本均有演出，0501218作为特别嘉宾出现，NHKBS2） ガキバラ帝国2000! / 小鬼帝国2000！ （2000.4-2001.3，2000.12 if SP，TBS） Music-Entre （2000，ANB） USO!?Japan （2001.4－2003.10，作为调查员上场。TBS） ピカイチ/PIKAICHI/劲爆乐园 （NTV、1999年10月3日 - 2001年9月30日） ジャパン☆ウォーカー / Japan Walker / 游游～ （2001年10月7日 - 2002年3月31日，堂本光一节目，NTV） （是斗仁龟，同一屋顶上 的出处） 明日のJ （2001.7开始放送，NTV） 笑いの巨人 / 笑话巨人 （2002.4，村上 生田 増田 藁谷 高井，NTV） 裸之少年 （2003.10斗加入） 爱のエプロン （2004.4.3斗嘉宾）编辑本段舞台出演 Stand by Me （バーン役／大阪シアタードラマシティu30fb东京アートスフィア／1997.7-8，MAIN） Kyo to Kyo （1997.8秋，1998.6京都，泷泽、生田、山下） MILLENIUM SHOCK （帝国剧场／2000年） スサノオ-神の剣の物语--------须佐之男-神剑物语 （2002.5-6，松冈昌宏主演）（カゼヨミ／赤坂ACTシアターu30fb大阪NHKホール／2002年） SHOCK～is Real Shock～ （トウマ／帝国剧场／2003年） （2002.12出演决定，2003.1.8初日，帝国剧场，堂本光一主演） PLAYZONE2003 Vacation （トーマス／青山剧场u30fb大阪フェスティバルホール／2003年） （2003.7－8，东京青山剧场，大阪节日会场，东山纪之主演） エドガーさんは行方不明 （バリーu30fbトレイバー／东京グローブ座／2004年） （2004.2，佐藤敦启主演） mama loves MAMBO Ⅲ （2004.4，赤坂晃、黑木瞳主演） （川原光／东京アートスフィアu30fbメルパルクホール福冈u30fb広岛厚生年金会馆u30fb大阪シアタードラマシティu30fb爱知厚生年金会馆／2004年） PLAYZONE2004 WEST SIDE STORY （Aラブ／青山剧场u30fb大阪フェスティバルホール／2004年） WEST SIDE STORY （アクション／青山剧场u30fb大阪厚生年金会馆／2004年） あずみ～AZUMI on STAGE～ （百人斩少女 或 暗云） （うきはu30fbなち〔二役〕／明治座／2005年） -UKIHA&NACHI役(分演两角) あずみ～AZUMI RETURNS～ （百人斩少女 或 暗云）再演 （うきはu30fbなち〔二役〕／明治座u30fb梅田芸术剧场／2006年）--UKIHA&NACHI役(分演两角) 2006年4月1日~5月4日 SHOCK ~ In The Endless Shock (帝国剧场/2007)《Endless SHOCK》-- TOMA役 2007年1月6日~2月28日 《新感线☆NEXUS vol.2「Cat in the Red Boots」》----穿红靴子的猫 TOMA役(主演) 2006年9月15日~10月9日（斗真初主役的舞台剧，成为环球座史上最年轻座长！） 《ヴェローナの二绅士》-------维洛纳二绅士 （ 瓦伦丁 役（主役）/环球座/2007.10.05~10.14 大阪场 10.21~28两日) 再次在环球座出演主役舞台剧，并且再次在这度过生日 ^_^ 《Grease》-グリース (Danny 役（主役）/东京 青山剧场 2008.10.20～11.4 大阪 シアターBRAVA! 2008.11.14～11.17） Grease是著名百老汇歌舞剧，由占．雅各施和华伦．凯西创作于1959年，在百老汇1972年首演后成为票房大热。当时的年轻人争相模仿剧中人物的穿著打扮及言语神态，该片不但为当时社会创造了流行时尚，还形成了备受关注的七十年代末的“油脂”文化。 编辑本段Drama出演 あぐり -------亚久里 （望月淳之介（少年时代）役／NHK／1997年) （1997.4，NHK） LOVE&PEACE ------爱与和平 （堀口洋平／日本テレビ／1998年） 全12话（1998.4，NTV） Boy"s be Jr. （1998.10-12，NTV） お正月だよ!天才てれびくん 电脳西游记 （1998年1月、NHK教育） - 白马天竜 役 サイコメトラーEIJIⅡ --------感应少年Ⅱ （第5话「苍ざめた手」ゲスト）（深海龙彦／日本テレビ／1999年） 热血恋爱道 （1999.1-4，2月主演第五集，4月主演第15集，NTV） 第17回サントリーミステリー大赏スペシャル「午前3时のルースター」-------- 午夜三时的公鸡 / 少年寻父记 （中西慎一郎／テレビ朝日／2000年） （2000.11） 怖い日曜日 -------- 恐怖星期日 （2000.7，2000.10新章op出演，并出演 礼物 这一话） ネバーランド---------NEVER LAND （瀬戸统／TBS／2001年) 2001.7， 史上最恶的约会 （2001.2，第十集---情人节去吃屎吧 出演 （笑），NTV） 人にやさしく---------温柔待人 （2002.2（第5话「梦」ゲスト）2002.7DVD发售（佑介／フジテレビ／2002年） 演技者。「アメリカ」--------美国 （八田／フジテレビ／2002年） 2002.8-9 CX 昨日の友は今日の敌？------------昨天的朋友是今天的敌人？ （日高保彦／NHK／2004年) （2004.1.5开始播放，共六集）NHK 监察医 室生亜希子[35] ～坠転落死～ ---------监察医生 室生亜希子[35]岁 ～高空坠落之死～ (伊藤信二／日本テレビ／2004年) 剧団演技者。「眠れぬ森の死体」---------沉睡森林的尸体 （エイジ／フジテレビ／2005年） 御宿かわせみ第三章 （第2回「千鸟が啼いた」u30fb第3回「牡丹屋敷の人々」u30fb第9回「目笼ことはじめ」）（松本伊太郎／NHK ／2005年） 刑事部屋～六本木おかしな捜査班～---------刑事部屋~六本木罪犯搜查课 （越智由记夫／テレビ朝日／2005年） 全9话 飞鸟へ、そしてまだ见ぬ子へ-----------给飞鸟，和那未曾谋面的孩子 （沢村和也／フジテレビ／2005年10月10日） （全1话SP） 剧団演技者。「男の梦」 （山崎／フジテレビ／2006年1月10日深夜） アキハバラ＠Deep--------《秋叶原@DEEP》 （ボックス／TBS／2006年深夜放送）TBS/全12话 -- BOX役 花样男子2(RETURNS)--------花样男子Ⅱ （第1话加长SP -- 织部顺平/TBS/2007年1月） 花ざかりの君たちへ ~イケメン♂パラダイス---------又名《偷偷爱着你》或《花样少男少女》日版或简略名《花君》 饰演：中津秀一（富士电视台07年7月3日开播，9月18日加长2小时SP完结。每周二晚9点） 全12话。 ハチミツとクローバー ---------《蜂蜜与四叶草》 饰演：竹本佑太 （富士电视台CX 2008年1月8日---3月18日，每周火曜21时放送） 「魔王」maou2008-------------《魔王》 饰演：芹沢直人 （TBS 电视台 2008年7月4日----9月12日，每周金曜22点-22点54分放送）编辑本段获奖经历 2007年第54回ドラマアカデミー赏u30fb助演男优赏（『花ざかりの君たちへu301cイケメン♂パラダイスu301c』） 2007年度第11回日刊SPORTS CRANBERRY 冬剧 助演男优赏 「蜂蜜与四叶草」 2007年第11回日刊Sports·Drama大赏的年度助演男优赏（『花ざかりの君たちへu301cイケメン♂パラダイス』）编辑本段连载 Johnny"s事务所的正式手机网站「johnny"s Web」连载著日记 「生田斗真のトマゴト」（2005年11月4日-2006年2月3日） 「トマゴト改（ハイパー）」（2006年9月1日-2007年3月1日） MAとの合同企画「禁断のトMAゴト」（2006年12月25日-2007年3月6日） 「トマゴト超（ネオ）」（2007年6月15日-10月31日） 「トマゴト」（2008年1月7日レギュラーに） 杂志《Wink Up》「生田斗真的生存铭言录」连载中具体资料：http://baike.baidu.com/view/8607.htmJohnny"s事务所J家简介 为亚洲最牛的美少年梦工场——日本杰尼斯事务所，几乎主宰了日本的娱乐界，在日本家喻户晓，受欢迎程度可以用不可思议来形容，在周边国家也有着相当大的影响力和大批量的疯狂粉丝，比如日剧代言人木村拓哉、少女杀手泷泽秀明等等美男均出自杰尼斯的打造。编辑本段J家成立 1962年的某个下雨天，因为没有办法练习棒球，所以杰尼斯的创办人--喜多川杰尼先生带着几个球员到戏院看电影---"西城故事"。看玩之后，喜多川问了球员:『你们想和他们一样吗?』之后由四人组成了杰尼斯的第一个一个团体--"Johnny‘s"开创了杰尼斯最初的历史.....编辑本段J家历史 1967年由"北公次.清山孝.江木俊夫.织方政夫"组成"Philips"。 1968年所组成的"四片叶子"则比较有现代杰尼斯的雏型，当时偶像表演后空翻，造成了相当大的话题。 70年代喜多川创办了杰尼斯事务所。 1972年杰尼斯推出了杰尼斯第一位男偶像--"乡广美"(已退出，但仍活跃于日本艺能界，近年正式退出演艺圈) 当然杰尼斯也在70年代推出了许多炙手可热的偶像，"真田广之.野口补郎.西城秀树.沢田研二"等人都是当代稍俱代表性的艺人。 1980年推出了由"近藤真彦.野村义男.田原俊彦"所组成的"田原三重唱"。其中目前只剩近藤真彦仍留在杰尼斯发展，其余两人皆已退出。(野村退出之后，自己组了一个团--"The Goodbye"；而以"哀愁的约会"这张单曲出道的田原俊彦，则因为与中山美穗交往，又和公司有所摩擦而退出，但也随即招到杰尼斯的全面性封杀；留在杰尼斯的近藤真彦则在1979年与田原共演过"三年B班金八老师"，1980年以"斯尼卡布鲁斯"这张单曲出道，也曾和中森明菜u2027松田圣子闹过三角绯闻。(田原俊彦：1961年出生.近藤真彦：1964年7月19日出生) 到了1981年，杰尼斯推出了由"东山纪之.植草克秀.锦织一清"三人所组成的"少年队"。当时的少年队是以演出电影.发行录像带为基础。一直到1985年12月才发行他们的第一张单曲"假面舞蹈"。其中东山纪之曾和牧野里穗有过婚约，但因被公司介入而分手。目前只有锦织已和(木通)口千惠子结婚，并育有两个孩子(长男：锦织裕太.长女：锦织ERIKA)(锦织一清:1965年5月22日.O型.出生于东京都u2027东山纪之:1966年9月30日.A型.出生于神奈川县u2027植草克秀:1966年7月24日.O型.出生于千叶县) 1982年杰尼斯又推出了由"本木雅弘.布川敏和.药丸裕英"所组成"的"涩柿子队"，并推出他们的第一张单曲--"NAIu2027NAI16"，在该年几乎拿遍全日本大大小小的各类新人奖。之后因本木雅弘和药丸裕英要求单飞，故该团于1988年11月2日解散。 1982年之后，杰尼斯又由第一次公开招考的艺人中，选出"冈田健一.高桥一也.成田昭次"组成"东京男组"，又于1985年加入新成员"前田耕阳"，之后改名为"男斗呼组"。四人于1988年8月推出第一张单曲--"DAYBREAK"。该团现已解散。 当然，在1985年杰尼斯也不止有男斗呼组在活跃着。在这一年，他们同时也推出了由"远藤直人.中村亘利.正木慎也.志贺泰也伸.柳泽超.高木延秀"等六人所组成的"少年忍者"。但团员中的"中村亘利"却中突跳槽到另一个团体"CHA-CHA"，所以杰尼斯再为其添加一名新团员"吉川荣司"，亦于1990年改名为"忍者"。目前团员只剩下"正木慎也.高木延秀.远藤直人.柳泽超"等四人留在杰尼斯发展个人活动。 在1987年4月，杰尼斯将"诸星和己.山本淳一.佐藤宽之.佐藤敦启.赤阪晃"组成"GENJI"。在6月时，又将原本属于"EAGLES"的"内海光司.大泽树生"两人组成"光"。而后将"GENJI"和"光"这两个团合并成"光GENJI"，并于8月19日发行第一张单曲"STAR LIGHT"。但之后因大泽树生欲往幕后发展，诸星和己泽希望能单飞，故在两人退出后，光GENJI于1995年更名为"光GENJI SUPER5"。(目前诸星仍会做一些零星的表演) 1987年11月，当时光GENJI发行了第一张单曲"玻璃青春"，那时杰尼斯安排了10位溜滑板的Jr.，称为"滑板少年"。并由其中选出"森且行.中居正广.木村拓哉.香取慎吾.稻垣吾郎.草剪刚"等六人组成SMAP，所以滑板少年可说是SMAP的雏型。虽说他们是以六人之姿出道，但在1995年却发生了一件令人遗憾的事....团员之一的森且行因沉迷于赛车，故执意投身于赛车界一圆赛车梦，于1995年5月27日宣布退出，和歌迷们说Bye-bye了! 在"玻璃青春"这张单曲顺利捧红"滑板少年"后，紧接着在1988年"光GENJI"推出"剑之舞"这张单曲时，杰尼斯又找来了10几位拿西洋剑伴舞.合音的Jr.，他们通称为"平家派"。在平家派时期，我们可以看到好几个熟面孔...TOKIO的队长--"城岛茂"和同属TOKIO的"国分太一".V6的队长--"阪本昌行"亦为平家派中一员，更让大家想象不到的是...现今在日本电视圈活跃的反町隆史亦为当时平家派的一员喔! 1991年时，杰尼斯又推出了由"小岛启.松冈昌宏.城岛茂.山口达也.国分太一"五人所组成的TOKIO。但其实大家会觉得很奇怪...为什么是"小岛启"?小岛启又是谁?为什么没有长濑智也?最初TOKIO结成时，的确没有长濑智也，而是小岛启没错。但却不知道为何又突然变卦了...突然空降的新成员主唱"长濑智也"取代了原本的小岛启。(到底小岛发生了什么事...好像没有人知道哩?!顺带一提...小岛长得就像山口一样"肉肉的"~~~笑~~~) 在1991年，大家可以在"光GENJI"的节目中看到两个青涩的小男生。没错~~~他们就是"堂本光一.堂本刚"所组成的"关西男孩"。而他们也于1993年1月1日的SMAP演唱会中正式宣布他们的团名为"KinKi Kids"，亦于1997年7月21日同时出版了第一张单曲"玻璃少年"和"第一张专辑"A ALBUM"。这2张唱片同时得到了日本公信力排行榜的双冠军，也创下日本多项纪录。(顺带一提:KinKi Kids这个名字中大家可以看到3个K吧!这三个K可都是大写呢!请大家不要再写成小写了!也因如此，KinKi的Fan Club才会叫"Ki3"啰!) 1995年底，杰尼斯成立了"V6"，但发生在TOKIO生上的"玄疑案"再度发生在V6的身上了。因为可以确定的是，V6初道的名单上本来是"小原裕贵.原知宏.森田刚.阪本昌行.三宅健.井之原快彦"等六人。但初道时，名单上原有的"小原裕贵.原知宏"两人却意外的招到除名，两个缺换成了"长野博"和刚加入杰尼斯的"冈田准一"。有小道消息指出，当年冈田家用钱买通关系，才让他得以取代小原裕贵，成为V6的一员。但也有另一种传闻是说，因为小原裕贵对歌迷的态度不好，才会被杰尼斯换掉的。且不管事实真象是如何，请各位Fans高抬贵"嘴"(怪怪的!|||‘-‘)不要再为此事争吵了!而V6他们同时也分成了两组人:年长组的20th Century是由"阪本昌行.长野博.井之原快彦"三人组成的u2027年少组的Coming Century是由"三宅健.森田刚.冈田准一"三人所组成的。 1999年11月3日,杰尼斯推出了新一代的五人团体"岚",成员为"松本润.樱井翔.相叶雅纪.二宫和也.大野智".五人发行的第一张单曲"ARASHI"和第一张单曲"岚No.1"皆一进榜就获得当周冠军,亦双破百万. 2001年...在jr.的巡回演唱会上.正式宣布.泷泽秀明 今井 翼.正式出道.团名为""Tacky&Tsubasa"" J家于60年代有过男女组合，后来因为某种原因～J家就只培养男孩子编辑本段J家内幕 杰尼斯旗下的美少年“原材料”多达几百人，但最终锤炼为“成品”的，只有几人而已，竞争相当激烈。入社的孩子年龄大约在十三四岁左右，经过几次面试通过以后便开始了漫长和严苛的培训，唱歌、跳舞、演技、主持、写词、作曲以及空翻、搏斗等武术基本功和舞台现场表演时的高空特技，能从小杰尼斯中脱颖而出的一般都是各方面的全才，经过四五年的训练和包装以后，男孩子们的形象气质也发生了翻天覆地的变化，成为了偶像兼实力的巨星。 但即使是这样，杰尼斯事务所“周扒皮”的作风还是众所周知的，不但旗下艺人的薪水少得可怜，连零花都不够，而且事物所对艺人的投资也是少得可怜，这些男孩子上台前的化妆、造型都是自己完成，甚至演唱会的服装和舞台设计常常都要自己搞定。每天的工作量大到惊人，最高纪录达到一天11场演唱会！更让粉丝们心痛的是，为了追求舞台效果，事物所经常会安排高空吊钢丝的特技表演，少男们在没有保护措施的情况下吊在高空做旋转、翻腾等危险动作，为的只不过是获得喝彩和高上座率。 除此之外，杰尼斯还有不少黑暗的内幕。由于公司里的少男都十分美型，所以大部分都难逃被性骚扰的命运，据一位日本朋友说，这已经是个公开的秘密了，甚至还有人说社长喜多川会带一些美貌的少男从事不良职业。 即使这样，在日本想要进入杰尼斯的人还是多得可以挤破头，甚至有很多人都是因为家里的女性家属迷恋杰尼斯偶像而被送入事物所。比如被姐姐、姑姑、妈妈偷偷把资料寄到公司然后用各种方法把小孩子骗去面试的大有人在。实在让人捉摸不透。 Johnny"s事务所成立于1962年，其后40余年偶像梦工场美少年层出不穷，占据日本演艺界半边天。编辑本段J家关联企业 Johnny"s事务所帝国关联企业： Johnny"s ENTERTAINMENT（唱片公司） JOY STORM（影响制作，唱片公司） Johnny"s出版（音乐著作权管理公司） つづきSTUDIO（租赁STUDIO，芭蕾培训公司） YOUNG COMMUNICATION（演唱会制作公司） Johnny"s FAMILY CLUB（FAN CLUB运营公司） KUNKUN（Johnny"s关联名录，日历企划制作公司） JOY STATION（偶像商品发售公司） 日本广明社（广告宣传，偶像商品企划公司） KAI PLANNING CENTER（日本广明社系列。广告代理店，偶像管理公司） ジェイプラットHOME（电影公司） UNIZONE（PR公司，演唱会和广告企划公司） AM。SHIOO（手记内容服务事业公司） 东京新グローブ座（剧院） J-ONE RECORDS (杰尼斯旗下单独为KAT-TUN成立的子公司，负责KAT-TUN一切事物）编辑本段J家高层人员 事务所高层： 社长：喜多川扩 副社长：藤岛MARY泰子 副社长：藤岛JURY景子 董事：伊豆喜久江（80年代初加入事务所，MARY亲信） 董事：白波瀬杰（Johnny"s事务所草创期加入，对外公关负责人） 董事：矢崎政实（制作部长）编辑本段J家重要人物 其他重要人物： SMAP统筹经纪人：饭岛三智（SMAP经纪人） Johnny"s事务所顾问律师：矢田次男具体资料：http://baike.baidu.com/view/263958.html喜欢他的话，他的片子都要看看...像魔王一样好看的片子?看来LZ喜欢智商高的片子...我推荐神探伽利略,虽然不是斗真演的,但真的很好看...这时收看地址:http://www.tudou.com/playlist/id/2791731/以上

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石斛、天山雪莲、三两重人参、百二十年首乌、花甲之茯苓、深山野灵芝、海底珍珠、冬虫夏草、苁蓉统称为中华九大仙草。其功效如下：1、铁皮石斛功效：生津养胃，滋阴清热，润肺益肾，明目强腰。2、天山雪莲功效：除寒，壮阳，调经，止血。用于阳痿、腰膝软弱、妇女崩带、月经不调、风湿性关节炎、外伤出血。3、三两重人参功效：刺激造血器官，有改善贫血。加强机体对有害因素的抵抗力。4、百二十年首乌功效：补益精血、乌须发、强筋骨、补肝肾。5、花甲之茯苓功效：利水渗湿，健脾，宁心。6、深山野灵芝功效：益血补气、安神养精、强身健体、调节免疫、防治慢性病。7、海底珍珠功效：提高人体免疫力、延缓衰老、祛斑美白、补充钙质。8、冬虫夏草功效：滋阴补虚，提高免疫系统，润肺止咳。9、苁蓉功效：补肾阳、益精血、润肠通便。参考资料：百度百科——中华九大仙草

1，杏花村汾酒汾酒是我国古老的历史名酒，产于山西省汾阳市杏花村,又名杏花村汾酒，汾酒以工艺精湛，源远流长，素以入口绵、落口甜、饮后余香、回味悠长特色而著称，在国内外消费者中享有较高的知名度、美誉度和忠诚度。杏花村汾酒饮后回味悠长，酒力强劲而无刺激性，使人心悦神怡，汾酒享誉千载而盛名不衰。2，玉堂春酒玉堂春酒作为清香型白酒的卓越代表，曾与山西的另一名酒“汾酒”齐名，该酒高酒度为61度，低酒度为38度，酒质醇厚微甜，酒性柔绵，清香爽口，色清透明，甘净绵爽，味香醇厚。3，竹叶青酒竹叶青酒是中国古老的汉族传统保健名酒，竹叶青酒以汾酒为“底酒”，保留了竹叶的特色，再添加砂仁、紫檀、当归、陈皮、公丁香、零香、广木香等十余种名贵中药材以及冰糖、雪花白糖、蛋清等配伍，精制陈酿而成，使该酒具有性平暖胃、舒肝益脾、活血补血、顺气除烦、消食生津之多种功效。竹叶青酒清醇甜美的口感和显著的养生保健功效从唐、宋时期就被人们所肯定。4，菖蒲酒菖蒲酒是山西省垣曲县的汉族传统名酒，是一种配制酒，色橙黄微翠绿，清亮透明，气味芳香，酒香酿厚，药香协调，而不失中草药之天然特色，入口甜香，甜而不腻，略带药味，使人不厌，酿和爽口，辣不呛喉，饮后令人神气清爽。酒度为45度，糖度为12度。远在汉代已名噪酒坛，为历代帝王将相所喜用，并被列为历代御膳香醪。5，北芪黄酒北芪黄酒也是山西地方的特产名酒，采用北方典型的生产工艺，把当地盛产的黄芪药材热浸勾兑陈酿而成为北芪黄酒，其特点泽金黄，清晰透明，甘甜适口，味道鲜美。具有补中益气，健身活血，提神御寒舒筋活血，平肝舒气之功效，医学上也常用为药引，也可作烹调佳料，经常饮用可延年益寿。6，午城玉屏酒玉屏酒是隰县的传统历史名酒，午城玉屏酒以清香称著的午城白酒作底酒，按照我国古典医药名方《玉屏风散》，选用参、芪、术、檀等十五味名贵药材，精心配料酿制而成。其特点是酒体清澈明亮，色泽晶莹正黄，气味芬芳绵甜。此外还具有补气、活血、和胃、生津、醒脾、舒肝、祛风、固表、强身、健志之功力。7，六曲香酒六曲香酒因以高粱为原料，引进汾酒大曲和酒醅中优良的六种霉菌制造麸曲，采用一清到底工艺酿成，故取名为六曲香。六曲香酒无色，清亮透明，清香纯正，醇和爽口，绵软回甜，饮后余香，酒度分为65度、62度、53度、38度四种。8，潞酒潞酒是山西省的汉族传统名酒，酒无色透明、清香醇正、绵软醇厚、余香较长。潞酒最独特之处在于有浓厚的梨花香气。此酒系清香型大曲酒，酒度为60度、57度、53度、5l度几种规格。潞酒是历史上着名的白酒，最少也有300多年的历史。在很长的历史时期，该酒已销往晋、冀、鲁、豫等北方各省份，并享有很高的声誉。9，长升源黄酒长升源黄酒是选用平遥所产黄色糯米制成，因此又称“糯米酒”。其香味浓郁醇厚，酒性温和，老少皆宜，既是烹饪时理想的佐料，又有活血化瘀、养血补血的功效。由于其营养价值丰富，故而对于老人及产后妇女有滋补作用。10，戎子酒庄葡萄酒戎子酒庄葡萄酒产自山西戎子酒庄，品种繁多，酒体饱满醇厚平衡、酒香和陈酿香气协调，让人回味无穷。11，汾雁香酒12，甘泉酒13，老传统酒14，堡子酒15，木瓜黄酒16，晋阳酒17，太原特曲18，五爷贡19，梨花春20，上皇御酒21，苦荞酒22，”边城第一泉“系列白酒23，大同高粱白酒24，恒山老白干25，“恒芪康”系列白酒

原文：My dear Frodo, you asked me once that if l had told you everything there was to know about my adventures. And while I can honestly say I have told you the truth, I may not have told you all of it! 翻译：亲爱的弗罗多，你曾问我有没有向你尽述过我的冒险,我可以保证对你所说均是事实。 原文：I found it is the small everyday deeds of ordinary folk that keep the darkness at bay. Small acts of kindness and love. 翻译：在我看来，抑制黑暗的是那些 普通人的琐细的日常点滴，那些细微的善意和爱。 原文：Saruman believes that it is only a great power that can hold evil in check,but that is not what I have found.I found it is the small things,everyday deeds of ordinary folk,that keep the darkness at bay,simple acts of kindness and love. 翻译：萨鲁曼认为只有强大的力量才能抑制邪恶，但我却相信阻止黑暗力量的往往是那些渺小的事物，平凡人每日的琐事，平常举动中体现的善良和仁爱。 原文：True courage is about knowing not when to take a life but when to spare one. 翻译：真正的勇气不是何时杀戮，而是何时宽恕。

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探讨如何提高微安表内阻的测量精确度.关键词: 微安表; 电阻; 灵敏度; 误并中图分... 微安表内阻的测量方法多种多样, 实验教学中常用的有:“伏安法” 、

石斛、天山雪莲、三两重人参、百二十年首乌、花甲之茯苓、深山野灵芝、海底珍珠、冬虫夏草、苁蓉统称为中华九大仙草。 其功效如下： 1、铁皮石斛 功效：生津养胃，滋阴清热，润肺益肾，明目强腰。2、天山雪莲 功效：除寒，壮阳，调经，止血。 用于阳痿、腰膝软弱、妇女崩带、月经不调、风湿性关节炎、外伤出血。3、三两重人参 功效： *** 造血器官，有改善贫血。 加强机体对有害因素的抵抗力。4、百二十年首乌 功效：补益精血、乌须发、强筋骨、补肝肾。5、花甲之茯苓 功效：利水渗湿，健脾，宁心。6、深山野灵芝 功效：益血补气、安神养精、强身健体、调节免疫、防治慢性病。7、海底珍珠 功效：提高人体免疫力、延缓衰老、祛斑美白、补充钙质。8、冬虫夏草 功效：滋阴补虚，提高免疫系统，润肺止咳。9、苁蓉 功效：补肾阳、益精血、润肠通便。

my own ...my love... my precious 这也是咕鲁在《魔戒》里的经典台词。

楼主，您好！ 你的问题可能是增生，增生问题也是可大可小，很多人到医院检查医生都会说没有事情，因为在医院在做的是病理性检查，您没有纤维瘤没有乳腺癌医生不会给您说很多，即便您要吃药医生也会给您开一些乳必消，小金丸等，吃了就会好，好了不吃了又有，所以增生是属于富贵病，很难根治，需要保养，建议可以使用一些医疗器械长期保养。 增生是纤维瘤的前兆，纤维瘤是乳腺癌的前兆，是一环扣一环的，没有那好好的人会无缘无故得乳癌的。女性本来就是雌性激素水平偏高的动物，增生是由于乳腺管的上皮细胞长时间暴露在激素的水平之中，于是由正常的增长变成了异常的增生形成小结结，即成为乳房增生症，是一种病症，小结结由于不受氧并没有营养物质供给，开始出现纤维化，乳腺纤维化，变成纤维瘤，80%，90%纤维瘤都是良性的，良性的也很难转变成恶性的，但一旦恶化就是乳癌。有些人会选择切除，不过纤维瘤切除之后还会复发的，一般都在相应的时间内都会复发。为什么乳腺癌这么可怕，是因为增生也是不疼的，纤维瘤也是不疼的，等疼的时候就晚了，一般都是乳癌的中晚期。有些人来月经的时候会有些胀痛，很多人以为是生理现象，也不会引起大家的重视。十个得乳癌的人没有一个认为自己会等乳癌，越是不去关注的问题越是容易出现问题。 中国是乳腺癌发病率很高的国家，平均八例女性就有一例死于乳癌，中国抗癌协会理事长、百万妇女乳腺普查工程首席专家徐光炜教授在会上介绍了目前中国女性乳腺癌的情况。他说，我国近年来乳癌发病率正以每年3％的速度递增，成为城市中死亡率增长最快的癌症，发病年龄也呈逐渐年轻化的趋势。 根据中国抗癌协会的最新数据显示：中国主要城市10年来乳腺癌发病率增长了37%，死亡率增长了38.9%，农村死亡率增长了39.7%。 所以解决根本问题要从现在问题不严重的时候做起，确实按摩点穴针灸等都有一定的疏通功效，但也是治标不治本，要想根治增生必须让乳房内部有空间，并加快其循环，让结结化开，结结化开就没有纤维瘤的可能性了更没有的乳癌的可能性了。以下推荐几种方式的对比供楼主参考： 第一，有些人会去医院开药来吃，上述已经说过，西医会帮您开乳必消，小金丸等，可以有短期的效果，不吃了就会又和以前一样了乳腺增生和子宫肌瘤一样都需要降低激素，所以药其实主要成分都是一些雄性激素或者说是一些活血的物质。短期控制还可以的。 第二，有些人回去吃中药调理，调理五年到八年病因仍然在，而且长时间吃中药对肝脏和胃的负担都很大，是药三分毒，又药性也有毒性。控制一段时间减缓症状是可以的。 第三，也有些人去一些美容院调理，做什么疏通增生，卵巢保养什么的，确实按摩等有疏通功效，如果去美容院我建议大家可以只按摩，可以让增生症状变轻，精油乳霜就不要用了，凡是吃涂抹的都有激素的，补充激素必然导致乳腺增生，很多人都觉得在美容院做了之后没有之前疼了，那只是暂时性的，有疑问可以自己试试，一段时间不去也不用任何辅助方式，您的增生会更加严重。只建议接受其按摩点穴等外部方式对健康比较有利。 第四，有些人会觉得生产之后会疏通，也确实如此，有些人哺乳过后增生变轻了，但不是所有人都是如此的，有些人是越来越严重的，即便小孩吸奶之后有些人增生通畅了，乳房又变型了，呵呵，所以做女人比较不容易。 第五，上述所有物理方式都是比较轻微的，天天按摩也很痛苦，会按的有帮助，不会按的反而有害，所以也并不科学，毕竟胸是很重要的，现在很多医院都推荐的一款医疗器械可以有一定的帮助。目前国内比较安全的就是BRAVA这是一款来自美国二类医疗器械，是经过美国FDA认证的，是利用组织扩张学的原理让乳房组织自然真实的生长，对于乳房的外扩下垂，发育不良有显著的疗效，虽然在很多人的认识里它是丰胸产品，但它是属于一种综合类医疗器械，还能预防和治疗乳腺增生和乳腺癌！这也是经过临床验证确实可以预防乳癌治疗增生。想大多数人轻微的增生是在两三个月之内治愈的。中度增生需要半年调理。重度视情况而定遵医嘱使用。如果不是特别大的纤维瘤也是可以慢慢软化的。它主要通过给与乳房三维温和持久的张力，让细胞和细胞之间打开空间，细胞和细胞之间有空间了之后受氧面积增大，新陈代谢变快，细胞自我更新和修复能力变得很强，循环变得很通畅，让结结化开，一直维持女性乳房通畅的情况下就没有任何乳腺癌的发生了，乳腺癌是在厌氧的情况下才会发生的，预防胜于治疗，防患于未然。 祝楼主能够早日丰胸成功！

对于这山西太原杏花岭区的知名特产可能很多人都不是很了解，那接下就跟我一起来看看这里的特产都有哪些吧，看看有哪些是适合带走的杏花岭特产吧！1.山西太原杏花岭区知名特产：邢黄牛腐干这邢黄牛腐干是当地非常出名的一款豆腐干，块状厚实，色泽纯正，口感脆嫩，细腻爽口。它用料精细，配料讲究，是豆腐干中最好的一款，集色香味儿于一身，凉拌，炒食，都是非常美味的，而且还营养丰富哦！2.山西太原杏花岭区知名特产：山西腐乳腐乳在很多地方都有，而且因地域环境，饮食习惯的不同，其腐乳味道也有所不同。那在这山西的腐乳又有什么特别之处呢，赶紧跟我一起来看看吧。呈立体的小方块儿，色泽艳丽纯正，香味儿十足，因其以发酵而成，所以还伴随着一丝丝的酒香，在市场上深受消费者的青睐。口味儿适中，及其开胃，拌粥更好吃哦。它包装也很精致，携带方便，很适合带回去当做礼品送给亲戚朋友。3.山西太原杏花岭区知名特产：猫耳朵猫耳朵的由来是因其形状而得名，它是这里的一道特色美食。主料是面粉，把和好的面团子用手指捏成如图一样的大小块状，再放入水中煮熟，最后放入配料一起炒熟即可食用。之前它只是一道街边小吃，不过现今已经端上了餐桌，成为了当地人的宴席必备。4.山西太原杏花岭区知名特产：竹叶青酒接下来我要介绍的是一款当地特别有名的一款酒饮“竹叶青酒”，竹叶青酒历史悠久，用料考究，工艺精湛，品质上乘，在市场上十分受欢迎。在这种酒你加入了很多的养生药材，每一种对人体都有不同的疗效，所以它营养丰富，还有暖胃，消食的作用呢，对心脏病，高血压等也有非常显著的效果，是一款很好的养生酒。相关内容推荐 >>山西朔州右玉知名特产有哪些 适合带走的右玉特产山西朔州朔城区知名特产有哪些 适合带走的朔城特产山西太原清徐县知名特产有哪些 适合带走的清徐特产山西长原阳曲知名特产有哪些 适合带走的阳曲特产