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컴퓨터 비젼- stationary subdivision 알고리즘)
각 분야에서 새로운 첨단 기술 창조 1.Wavelet 정의 및 설명
2.Wavelet 역사
3.Wavelet 관련 모함수 수학적 표현
4.푸리에 변환 및 FFT와 Wavelet의 차이점
5.예제 풀이
6.Wavelet 응용
7.질의 응답
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FFT(Fast Fourier Transform)
Ⅰ.개요
고속푸리에변환(Fast Fourier Transform: FFT)은 이산푸리에변환(DFT)을 고속으로 산출하기 위한 하나의 알고리즘으로써 1965년 Tukey와 Cooley에 의해 개발 되었다. 이러한 알고리듬의 개발에 의해 처음으로 컴퓨터에 의한
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66
5
E4
332
10
1.031
1.258
6
F4
352
20
1.060
1.333
7
F4#
371
19
1.054
8
G4
390
19
1.051
1.477
9
A4b
419
29
1.074
10
A4
449
30
1.072
1.701
11
B4b
468
19
1.042
12
b4
498
30
1.064
1.886
13
C5
537
39
1.078
2.034
17
E5
664
2.515
20
G5
800
3.030
25
C6
1054
3.992
5. 해석 및 고찰
일단 실
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FFT를 취하고자 한다면, 1차원 FFT를 2번 수행(수평, 수직)하면 된다.
/*******************************************************/
/* function for 2 dimension Fast FourierTransform*/
/*******************************************************/
float b_rl[64][64];
float b_im[64][64];
fft2(float a_rl[][64],f
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);
● 고찰
이번 실험은 FFT에 대한 실험이었다. 여기에서 FFT(Fast Fourier Transformation)란? 웨이브파형을 주파수별로 분리해주는 방식을 말한다. 또 주기적이지 않는 신호에서 주파수 정보를 얻기 위해서 사람들은 fourier series을 응용하기 시작한 고
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