Обратное дискретное преобразование Фурье
HTML-код
- Опубликовано: 9 сен 2024
- Что такое и как работает Обратное дискретное преобразование Фурье.
Портим стихотворение Пушкина и исправляем его при помощи IDFT.
Преобразование Фурье "на пальцах" • AGalilov: Преобразован...
#agalilov #itubeteam #нетвойне
Photo by ThisisEngineering RAEng on Unsplash
Хорош!
Это просто лесоповал,спасибо автору канала
Александр, огромная благодарность за материал и его крутое изложение!!! Вот еще бы также популярно про КИХ и БИХ фильтры вообще и расчет коэффициентов в частности, рассказали :)))) С огромным уважением, Александр.
Спасибо. Фильтры - только если кто поможет. Я в другой области работаю, в сигналы приходится вникать самостоятельно, теоретизировать без хорошей практики или настоящего понимания вопроса не умею. Иначе это будет похоже на ещё одну скучную лекцию тупого препода, который не умеет работать, а только учит.
Не бережёшь ты наши уши, Александр! :-)
А ты зажмурься и смотри.
Спасибо.
Ура! Что-то позитивное в интернетах!
Материал готовился до печальных событий - не мог выложить раньше из-за рабочей нагрузки.
Сканирую это видео уже много раз, с каждым разом становится всё понятнее. Но косяков в объяснениях много, особенно для тех вроде меня, у кого по геометрии в школе был кол, а по алгебре двойка. Здесь чтобы что-то понять уже нужен кое-какой математический бекграунд. Где можно взять исходники кода из видео? Я никак не могу понять, каким образом в обратном преобразовании восстанавливается точная копия сигнала. В исходном аудио сигнале до преобразования частота 5000 может быть в трёх разных временных точках короткими импульсами, например. После преобразования у нас в спектре видно одну гармонику, иформация на каких секундах были импульсы этой частоты в исходном (полном, в данном случае всего wav файла) сигнале потеряна. Как же можно такой спектр преобразовать обратно без потерь в аудиоданные сохраняя во времени точные временные места появления данной частоты в исходном wav файле?
Разобрался, я ошибся, думая что количество генерируемых комплексных синусоид для преобразования (и, соотвественно, такое же количество коэффициентов Фурье) при DTFT должно быть равно частоте дискретизации сигнала, а на самом деле оно равно количеству сэмплов. Я никак не мог взять в толк, что речь идёт о генерировании сотен тысяч или даже миллионов частот/коэффициентов, каждый из которых соответствует одному сэмплу исходного сигнала. А потом для отображения на графике спектра реальных частот сигнала эти миллионы коэффициентов делятся на два, для того чтобы откинуть "отрицательную" зеркальную область частот, и усредняются по шкале от нуля до частоты Найквиста.
с точки зрения математики некорректно говорить, что i = ✓(-1)
Я не математик, мне можно :) ✓(-1) = ±i . Для точности и строгости есть курсы. А я тут так, примусы починяю.
Как-то не очень понял почему в районе 6:20 происходит деление данных, вычисленных с помощью DFT на N: y_re.append(re/N) и y_im.append(im/N). А вот в районе 9:00 этого уже нет, что соответствует формуле DFT
У меня очень долго считается dft на числах реального аудио. Как думаете ли как-то написать функцию dft без цикла и не используя numpy?
Питонирую)))
Брат, кем ты работаешь?)
Контрактник, предприниматель в области ИТ.
@@AGalilov Талант учителя есть, прям вот по доброму завидую.) Не всем дано просто объяснить сложные вещи.
@@DIY_PLC Раз на раз не приходится.
Почему Вы не были моим учителем математики? Я на Ваших уроках жил бы!