A tutorial on Artificial Intelligence
0.1
  • 引言
  • 第一卷 数学基础
  • 第二卷 经典物理
  • 第三卷 现代物理学
  • 第四卷 计算机学
  • 第五卷 信号处理
    • 模拟信号处理
    • 数字信号处理
      • 1. 引言
      • 2. 基础内容
      • 3. 谱估计理论
        • 3.1. 简介
        • 3.2. 经典谱估计
        • 3.3. 现代谱估计
        • 3.4. 智能谱估计
      • 4. 时频分析
      • 5. 名词术语
    • 非线性信号处理
    • 统计信号处理
    • 稀疏信号处理
    • 数字图像处理
  • 第六卷 人工智能
  • 第七卷 雷达信号处理
  • 第八卷 医学信号处理
  • 第九卷 天文学
  • 第十卷 应用实践
  • 第十一卷 补充内容
  • 名词术语
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  • 3.2. 经典谱估计

3.2. 经典谱估计¶

  • 3.2.1. 经典谱估计
    • 谱估计
    • 经典谱估计
  • 3.2.2. 窗函数及其性质
    • 概念
    • 类型
      • hamming
      • cosine
      • blackman
      • gaussian
      • tukey
      • kaiser
    • 实例
      • 窗函数比较
        • 实验内容
        • 实验代码
        • 实验结果
  • 3.2.3. 傅立叶变换
    • 简介
    • 连续时间傅立叶变换及其逆变换
      • 一维连续时间FT与IFT
      • 二维连续时间FT与IFT
    • 离散时间傅立叶变换及其逆变换
      • 一维离散时间FT与IFT
      • 二维离散时间FT与IFT
    • 快速傅立叶变换
    • 实验分析
      • 仿真数据实验
        • 实验代码
        • 实验结果
      • 真实数据实验
  • 3.2.4. 傅立叶变换矩阵
    • 概念与内涵
    • 一维傅里叶变换矩阵
      • 变换矩阵推导
      • 将零频率分量移到频谱中心
    • 二维傅里叶变换矩阵
      • 变换矩阵推导
      • 将零频率分量移到频谱中心
    • FFT 线性变换验证实验
      • 一维傅里叶变换矩阵实验
      • 二维傅里叶变换矩阵实验
  • 3.2.5. 傅立叶变换与卷积
    • 概念与内涵
    • FFT实现卷积
    • 实验与分析
      • FFT实现二维矩阵卷积
      • FFT实现二维图像卷积
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