傅里葉變換、卷積、數字濾波
變換和濾波器是用於處理和分析離散數據的工具，常用在信號處理應用和計算數學中。當數據表示為時間或空間的函數時，傅里葉變換會將數據分解為頻率分量。fft 函數使用快速傅里葉變換算法，相對於其他直接實現，這種方式能夠減少計算成本。有關傅里葉分析的更多詳細介紹，請參閱傅里葉變換。在使用傳遞函數修改輸入數據的幅值或相位時，conv 和 filter 函數也是很有用的工具。
函數：
fft |
快速傅里葉變換 |
fft2 |
二維快速傅里葉變換 |
fftn |
N 維快速傅里葉變換 |
nufft |
非均勻快速傅里葉變換 |
nufftn |
N 維非均勻快速傅里葉變換 |
fftshift |
將零頻分量移到頻譜中心 |
fftw |
定義用來確定 FFT 算法的方法 |
ifft |
快速傅里葉逆變換 |
ifft2 |
二維快速傅里葉逆變換 |
ifftn |
多維快速傅里葉逆變換 |
ifftshift |
逆零頻平移 |
nextpow2 |
2 的更高次冪的指數 |
interpft |
一維插值（FFT 方法） |
卷積：
conv |
卷積和多項式乘法 |
conv2 |
二維卷積 |
convn |
N 維卷積 |
deconv |
去卷積和多項式除法 |
數字濾波：
filter |
1 維數字濾波器 |
filter2 |
二維數字濾波器 |
ss2tf |
將狀態空間表示形式轉換為傳遞函數 |
padecoef |
時滯的 Padé 逼近 |
主題
傅里葉變換是用於在許多應用中分析數據的強大工具，包括用於信號處理的傅里葉分析。
使用傅里葉變換對時域信號進行頻率和功率譜分析。
將二維光學數據變換為頻率空間。
使用卷積對含噪二維數據進行平滑處理。
濾波是一種數據處理技術，用於使數據平滑或修改特定數據特性（例如信號振幅）。
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/fourier-analysis-and-filtering.html?s_tid=srchbrcm