傅里叶变换具体的应用如下：
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1、图像压缩，可以直接通过傅里叶系数来压缩数据，常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换，傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和，连续情况下要求原始信号在一个周期内满足绝对可积条件；
2、图像增强与图像去噪，绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声，边缘也是图像的高频分量，通过添加高频分量来增强原始图像的边缘，图像分割之边缘检测，提取图像高频分量；
3、线性的积分变换，将信号在时域或空域和频域之间变换时使用，在物理学和工程学中有许多应用，在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。
float ar[1024],ai[1024];/* 原始数据实部，虚部 */
float a[2050];
void fft(int nn) /* nn数据长度 */
{
int n1,n2,i,j,k,l,m,s,l1;
float t1,t2,x,y;
float w1,w2,u1,u2,z;
float fsin[10]={0.000000,1.000000,0.707107,0.3826834,0.1950903,0.09801713,0.04906767,0.02454123,0.01227154,0.00613588,};
float fcos[10]={-1.000000,0.000000,0.7071068,0.9238796,0.9807853,0.99518472,0.99879545,0.9996988,0.9999247,0.9999812,};
switch(nn)
{
case 1024: s=10; break;
case 512: s=9; break;
case 256: s=8; break;
}
n1=nn/2; n2=nn-1;
j=1;
for(i=1;i=nn;i++)
{
a[2*i]=ar[i-1];
a[2*i+1]=ai[i-1];
}
for(l=1;ln2;l++)
{
if(lj)
{
t1=a[2*j];
t2=a[2*j+1];
a[2*j]=a[2*l];
a[2*j+1]=a[2*l+1];
a[2*l]=t1;
a[2*l+1]=t2;
}
k=n1;
while (kj)
{
j=j-k;
k=k/2;
}
j=j+k;
}
for(i=1;i=s;i++)
{
u1=1;
u2=0;
m=(1i);
k=m1;
w1=fcos[i-1];
w2=-fsin[i-1];
for(j=1;j=k;j++)
{
for(l=j;lnn;l=l+m)
{
l1=l+k;
t1=a[2*l1]*u1-a[2*l1+1]*u2;
t2=a[2*l1]*u2+a[2*l1+1]*u1;
a[2*l1]=a[2*l]-t1;
a[2*l1+1]=a[2*l+1]-t2;
a[2*l]=a[2*l]+t1;
a[2*l+1]=a[2*l+1]+t2;
}
z=u1*w1-u2*w2;
u2=u1*w2+u2*w1;
u1=z;
}
}
for(i=1;i=nn/2;i++)
{
ar[i]=4*a[2*i+2]/nn; /* 实部 */
ai[i]=-4*a[2*i+3]/nn; /* 虚部 */
a[i]=4*sqrt(ar[i]*ar[i]+ai[i]*ai[i]); /* 幅值 */
}
}
#include math.h
#include stdio.h
#define N 8
void kkfft(double pr[], double pi[], int n, int k, double fr[], double fi[], int l, int il);
void main()
{
double xr[N],xi[N],Yr[N],Yi[N],l=0,il=0;
int i,j,n=N,k=3;
for(i=0;iN;i++)
{
xr[i]=i;
xi[i]=0;
}
printf("------FFT------\n");
l=0;
kkfft(xr,xi,n,k,Yr,Yi,l,il);
for(i=0;iN;i++)
{
printf("%-11lf + j* %-11lf\n",Yr[i],Yi[i]);
}
printf("-----DFFT-------\n");
l=1;
kkfft(Yr,Yi,n,k,xr,xi,l,il);
for(i=0;iN;i++)
{
printf("%-11lf + j* %-11lf\n",xr[i],xi[i]);
}
getch();
}
void kkfft(double pr[], double pi[], int n, int k, double fr[], double fi[], int l, int il)
{
int it,m,is,i,j,nv,l0;
double p,q,s,vr,vi,poddr,poddi;
for (it=0; it=n-1; it++)
{
m = it;
is = 0;
for(i=0; i=k-1; i++)
{
j = m/2;
is = 2*is+(m-2*j);
m = j;
}
fr[it] = pr[is];
fi[it] = pi[is];
}
pr[0] = 1.0;
pi[0] = 0.0;
p = 6.283185306/(1.0*n);
pr[1] = cos(p);
pi[1] = -sin(p);
if (l!=0)
pi[1]=-pi[1];
for (i=2; i=n-1; i++)
{
p = pr[i-1]*pr[1];
q = pi[i-1]*pi[1];
s = (pr[i-1]+pi[i-1])*(pr[1]+pi[1]);
pr[i] = p-q;
pi[i] = s-p-q;
}
for (it=0; it=n-2; it=it+2)
{
vr = fr[it];
vi = fi[it];
fr[it] = vr+fr[it+1];
fi[it] = vi+fi[it+1];
fr[it+1] = vr-fr[it+1];
fi[it+1] = vi-fi[it+1];
}
m = n/2;
nv = 2;
for (l0=k-2; l0=0; l0--)
{
m = m/2;
nv = 2*nv;
for(it=0; it=(m-1)*nv; it=it+nv)
for (j=0; j=(nv/2)-1; j++)
{
p = pr[m*j]*fr[it+j+nv/2];
q = pi[m*j]*fi[it+j+nv/2];
s = pr[m*j]+pi[m*j];
s = s*(fr[it+j+nv/2]+fi[it+j+nv/2]);
poddr = p-q;
poddi = s-p-q;
fr[it+j+nv/2] = fr[it+j]-poddr;
fi[it+j+nv/2] = fi[it+j]-poddi;
fr[it+j] = fr[it+j]+poddr;
fi[it+j] = fi[it+j]+poddi;
}
}
/*逆傅立叶变换*/
if(l!=0)
{
for(i=0; i=n-1; i++)
{
fr[i] = fr[i]/(1.0*n);
fi[i] = fi[i]/(1.0*n);
}
}
/*是否计算模和相角*/
if(il!=0)
{
for(i=0; i=n-1; i++)
{
pr[i] = sqrt(fr[i]*fr[i]+fi[i]*fi[i]);
if(fabs(fr[i])0.000001*fabs(fi[i]))
{
if ((fi[i]*fr[i])0)
pi[i] = 90.0;
else
pi[i] = -90.0;
}
else
pi[i] = atan(fi[i]/fr[i])*360.0/6.283185306;
}
}
return;
}
傅立叶级数的应用有傅里叶变换，信号频谱等。
1、傅立叶变换
将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
2、信号频谱
我们在生活中经常遇到信号。比如说，股票的走势图，心跳的脉冲图等等。在通信领域，无论是的GPS、手机语音、收音机、互联网通信，我们发送和接收的都是信号。最近，深圳地铁通信系统疑似与WiFi信号冲突，也就是地铁的天线收到了WiFi的信号，而误把该信号当作地铁通信信号。我们的社会信息化，是建立在信号的基础上的。
傅里叶级数的特点
1、周期性：傅里叶级数只能用来表示周期信号，因为它只考虑一个周期内的信号特征。
2、可分解性：傅里叶级数可以将一个周期信号分解为若干个正弦和余弦函数的和，因此它具有较好的可分解性。
3、线性性：傅里叶级数具有线性性，即对于两个信号的傅里叶级数，它们的和的傅里叶级数等于这两个信号傅里叶级数的和。
4、可逆性：傅里叶级数是可逆的，即对于一个周期信号的傅里叶级数，可以通过对其进行傅里叶反演得到原信号的时域表达式。
