谈谈傅里叶变换有哪些具体的应用
傅立叶变换在图像处理中的作用？
傅立叶变换在图像处理中的作用？
二维傅里叶变换在数字图像处理中的应用，利用FFT将卷积运算转化为乘积运算，再利用IFFT得到结果，从而提高卷积运算的速度；在一些特定的算法中，傅立叶变换有着神奇的作用。比如对于对比度较浅的污渍，用相机捕捉图像后，傅里叶变换的相位图可以增强图像中对比度较差的污渍部分的对比度，有利于后期处理；然后用傅立叶变换滤除图像上的周期性条纹、周期性网格等背景；在数字图像处理中，傅里叶变换在滤除噪声方面的作用并不是特别强大，尤其是滤波阈值的设置方法不合理，振铃效应会降低图像质量。所以后来的小波变换作为傅里叶变换的升级版，可以很好的滤除噪声，应用于数字图像压缩。二维傅立叶变换还有一个应用，就是利用卷积响应的方法来识别图像中的目标物体。但由于傅里叶变换的特殊性，在频域中精确定位的目标在空域中是无法定位的，所以这种方法只能判断图像中是否有，而不能 由于不知道具置，所以这种方法不如模板匹配法流行。一维傅里叶变换在数字图像处理和识别中有很好的应用，可以克服目标旋转和缩放带来的影响。具体方法是分割提取目标物体，得到物体的边缘轮廓，首尾相连。轮廓曲线实际上是一维信号，可以对信号进行傅里叶变换，提取傅里叶变换的特征，从而进行识别。总的来说，傅里叶变换在数字图像处理中的应用还是比较广泛的，尤其是一些打包的算法库。虽然用户看不到是否使用FFT进行优化，但在运算速度的优化上或多或少都有FFT的影子。
复变函数哪个专业要学？
很多理工科专业都需要学习复变函数，其中比较有代表性的专业是数学研究和信息研究。虽然这门课是几乎所有理工科学生的必修课，但是学校对这门课的要求并不是很高。
从复变函数的过程和理解出发，对解析函数、级数、留数的深刻理解是这门课的关键，然后拉普拉斯变换、傅立叶变换都是在此基础上的应用。
为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？
傅立叶变换是数字信号处理领域中的一种重要算法。任何连续测量的时间序列或信号都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
基于该原理的傅里叶变换算法，利用直接测得的原始信号，通过累加计算出该信号中不同正弦波信号的频率、幅值和相位。
逆变换本质上也是一个积累过程，使单独立变化的正弦波信号被转换成信号。