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Analyse et filtrage de Fourier
Les transformées et les filtres sont des outils permettant de traiter et d’analyser des données discrètes. Ils sont couramment utilisés dans les applications de traitement du signal et en mathématiques computationnelles. Lorsque les données sont représentées en tant que fonction du temps ou de l’espace, la transformée de Fourier les décompose en composantes fréquentielles. La fonction fft utilise un algorithme de transformée de Fourier rapide qui offre un coût de calcul réduit par rapport à d’autres implémentations directes. Pour une présentation plus détaillée de l’analyse de Fourier, consultez Transformées de Fourier. Les fonctions conv et filter sont également utiles pour modifier l’amplitude ou la phase des données en entrée en utilisant une fonction de transfert.
Fonctions
Rubriques
- Transformées de Fourier
La transformée de Fourier est un outil puissant pour analyser des données dans de nombreuses applications, notamment l’analyse de Fourier pour le traitement du signal.
- 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.
Informations connexes
Sélection d՚exemples
Analyzing Cyclical Data with FFT
You can use the Fourier transform to analyze variations in data, such as an event in nature over a period time.
Square Wave from Sine Waves
How the Fourier series expansion for a square wave is made up of a sum of odd harmonics.
