二维傅里叶变换计算题及答案 DSP的发展应用有什？
DSP的发展应用有什？
自DSP芯片诞生以来，DSP芯片发展迅速。DSP芯片的快速发展，一方面得益于集成电路的发展，另一方面得益于巨大的市场。在短短的十几年里，DSP芯片已经广泛应用于信号处理、通信、雷达等诸多领域。目前DSP芯片价格越来越低，性价比日益提高，应用潜力巨大。DSP芯片的应用主要包括:
(1)信号处理，如数字滤波、自适应滤波、快速傅立叶变换、相关运算、频谱分析、卷积等。
(2)通信——例如，调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、反斜率消除、多路复用、传真、扩频通信、纠错编码、波形产生等。
(3)语音——如语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人识别、说话人确认、语音、语音存储等。
(4)图像/图形——如2D和3D图形处理、图像压缩和传输、图像增强、动画、机器人视觉等。
(5)军事——如保密通信、雷达处理、声纳处理、导航等。
(6)仪器——如频谱分析、函数生成、锁相环、地震处理等。
(7)自动控制——如发动机控制、深空、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等。
(8)医疗——如助听器、超声波设备、诊断工具、病人监护等。
数字影像的形成过程？
数字图像也叫数码影像。也就是数字图像。它基本上是一个二维矩阵，每个点称为一个像素。
像素的空间坐标和灰度值已被离散化，灰度值随其点坐标而变化。扫描航天或航空遥感图像的传感器时可直接生成数字图像，并记录在磁带上；模拟照片也可以通过图像数字化仪数字化，并记录在数字磁带上。数字图像的像素数和像素灰度的量化级数通常是2的整数次幂。通常，灰度量化级别的最大数量是28或256。数字图像的表达可以从 "空间领域与技术致 "频域与数学通过傅立叶变换，可以进行各种数字图像处理，如数据压缩、图像增强、自动分类等。
傅里叶变换与离散傅里叶变换的关系？
定义
离散傅里叶变换(DFT)是傅里叶变换在时域和频域的离散形式，它将时域信号的采样转化为离散时间傅里叶变换(DTFT)频域的采样。形式上，变换两端(时域和频域)的序列都是有限的，但实际上，这两个序列都应视为离散周期信号的主值序列。即使对有限长度的离散信号进行DFT，也要将其视为周期信号进行周期延拓后再进行变换。在实际应用中，快速傅立叶变换通常被用来高效地计算DFT。
物理意义
(1)物理意义
设x(n)是一个长度为n的有限序列，那么它的傅里叶变换和Z变化。转换和离散傅立叶变换分别由以下三个关系表示。
X(e^jω) ∑n{0，N-1}x(n) e^j-ωn
X(z) ∑n{0,N-1}x(n)z^-n
X(k) ∑n{0，N-1}x(n) e^-j2πkn/N
单位圆上的z变换就是序列的傅立叶变换。
离散傅里叶变换(DFT)是在[0，2π]上对x(n)的频谱X(ejω)进行等间隔采样，即离散化序列频谱，这是DFT的物理意义。
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