离散 数据的自相关函数有一组离散 数据 。时间信号的频谱为什么是周期性的？所以随机信号频谱 分析不是简单的频谱，而是功率谱，这些正弦函数和余弦函数的周期是离散，如何在MATLAB频谱-2/姓名:张猛【嵌牛入门】:如何画一个信号频谱并做，有用的信息报价摘自频谱:【嵌入牛鼻子】:matlabfft频域【嵌入牛鼻子的问题】:如何画频谱，如何分析【嵌入牛鼻子的文字】图像 。
1、为什么 离散时间信号的 频谱是周期的?只要直观概念解释.不要数学证明...说到傅立叶级数:傅立叶级数是指任何周期函数f(x)都可以展开成正弦和余弦函数的级数之和 。这些正弦和余弦函数的周期是离散，它们的角频率与f(x)的周期有关 。(好像是(1/T)的整数倍) 。
2、matlab怎样进行 频谱 分析 Name:张猛【埋牛入门】:如何在一个信号上画出频谱并进位分析并从频谱 Quote中获取有用信息:【埋牛鼻】:matlabfft频域【埋牛问题】 。是频谱 How 分析【镶嵌文字】图像的频率是图像中灰度变化强度的指标，是平面空间中灰度的梯度 。比如大面积的沙漠是图像中灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而表面属性变化剧烈的边缘区域是图像中灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高 。
从纯数学的角度来看，傅立叶变换是把一个函数转换成一系列周期函数来处理 。从物理效果来说，傅里叶变换是将图像从空间域变换到频率域，它的逆变换是将图像从频率域变换到空间域 。换句话说，傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数转化为图像的频率分布函数，傅里叶逆变换是将图像的频率分布函数转化为灰度分布函数 。
3、DCT( 离散余弦变换DCT is 离散余弦变换 。基于DCT和小波变换的数字水印算法都是将空间图像变换到频域，然后在频域添加数字水印 。但是DCT和小波变换算法不一样，所以两种变换的频域特性不一样，不是一回事 。离散 DCT(离散余弦变换)是一种与傅立叶变换密切相关的数学运算 。在傅里叶级数公式中，如果函数是实偶函数，那么它的傅里叶级数只含有余弦项，那么离散就可以导致余弦变换，所以称为离散余弦变换 。
4、 离散 数据的自相关函数有一组 离散 数据,问如何求解这组 离散 数据的自相关...有关于光谱能量的解释 。你可以试着计算一下 ， 信号可以分为能量信号和功率信号 。非周期能量信号有能谱密度，是傅里叶变换的平方，功率信号有功率谱密度，是具有自相关函数的傅里叶变换对，等于傅里叶变换的平方/区间长度 。不能混淆 。能量信号没有功率谱 。胡光枢老师在他的书中发现了这样一段话 ， “随机信号在时间上是无限的，在样本上也是无限的 ， 所以随机信号的能量也是无限的，应该是功率信号 。
【离散数据的频谱分析,利用dft分析离散信号频谱】比如确定性正弦函数的傅里叶变换是不存在的，它的傅里叶变换只能通过引入脉冲函数来获得 。所以随机信号频谱 分析不是简单的频谱，而是功率谱 ， “对于确定性信号，有没有功率谱密度的能量信号，也有功率谱密度的功率信号 。信号的So 频谱与是否为确定性信号没有必然联系，以下论点来自研究论坛:频谱是信号的傅里叶变换 。
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