一维DFT及其反变换
离散函数f(x)(其中x，u=0,1,2,…,N-1)的傅立叶变换:
F(u)的反变换的反变换:
计算F(u)：
在指数项中代入
u=0，然后将所有x 值相加，得到F(0)；
2) u=1，复对所有x 的相加，得到F(1)；
3) 对所有M 个u 重复此过程，得到全部完整的FT。
对于每一个u（频率），会得到一个具体的傅里叶系数。这个计算量是非常大的，在FFT出现之前，FT应用并不广泛。
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2022-05-20 12:16:07
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分别将两个图像或两个音频做FFT，再选取图像1/音频1的幅度，结合上图像2/音频2的相位，再做IFFT。看返回的图像或音频更接近图像1/音频1，还是图像2/音频2。
若是前者，则说明幅度的信息量更重要；若是后者，则说明相位的信息量更重要。
有文章配合使用
https://blog.csdn.net/QWER306306/article/details/124189633
2022-04-15 13:16:03
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【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
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2022-02-05 14:09:38
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针对视频图像中图像传感器故障引起的等间距横纹噪声去除问题，提出了基于陷波滤波器的去除条纹噪声算法；首先将视频条纹图进行傅里叶变换，通过频域累积分布函数映射法构造自适应滤波器，用该滤波器对变换后的条纹图像进行滤波，最后用Laplacian算子进行锐化处理得到最终去噪声图像。实验结果表明，本算法适合用于去除有图像传感器故障引起的等间距横纹噪声。
2021-09-22 18:45:28
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