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傅里叶变换(上)

2019-12-03  本文已影响0人  zidea
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傅里叶变换

傅里叶变换的重要性

我们现在机器学习上音频和图像上处理上都会用到傅里叶变换,今天我们在 app 中用到声音处理和美图都是基于傅里叶变换的。所以傅里叶变换还是比较重要的,和贴近生活的。这是一些额外的知识,不了解也没有什么关系,我们在 SLAM 有时候只要会用公式就行,也没有必要探究其背后的原理。

什么是傅里叶变换

我们先把最重要的内容说出来,也就是什么是傅里叶变换。将任意周期函数拆解为一系列一个正(余)函数的和。好有了这样一个目标我们看看傅里叶变换是怎么推导。

什么是变换

说到变换,我们先来说一说什么是变换,变换很好理解也就是不同的表达,下图中在坐标系(空间)的两个点,我们可以用这样图形方式表示


屏幕快照 2019-12-03 上午5.29.59.png

也可以用向量方式表示为A(2,1)和B(2,1),这就是变换,大家看了可能感觉无趣,其实是有好处,不同表达有时候利于我们计算


屏幕快照 2019-12-03 上午5.31.18.png

例如我们要计算这样一个平行四边形对角线,将图形问题转换为向量计算就比较容易。

时域和频域

我们生活的世界都以时间为序列,我们成长,听到的音乐、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法被称为时域分析。不过我们可以从另一个角度来观察世界,例如我们不是听音乐,而是看乐谱,可能会发现世界是永恒不变的,这个静止的世界就叫做频域

那么我们可以将时域上观察的函数,换一个角度从时域上按频率不同来将函数分解为若干周期函数,这就是从图形上对傅里叶变换进行解释。


Fourier_transform.jpeg

图形上我们了解什么是傅里叶变换,现在再从公式来推导一下傅里叶变换
f(x) = C + \sum_{n=1}^{\infty}(a_n \cos(\frac{2 \pi n}{T}x) + b_n \sin (\frac{2 \pi n}{T} x)) , c \in \mathbb{R}

这样一个公式就很好理解,首先我看常数项 C

我们知道任何一个函数都可以写成
f(x) = \frac{f(x) + f(-x)}{2} + \frac{f(x) - f(-x)}{2}
这样形式,其中\frac{f(x) + f(-x)}{2} 是偶函数相当于 cosx 而 \frac{f(x) - f(-x)}{2} 相当于奇函数(sinx)

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