continuous-fourier

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私は最近、MatlabをPythonに置き換えました。しかし、今、私は次のような問題があります。私は確実に連続フーリエ変換は、Pythonで変換を計算する方法が必要です。 Sympyはtrigの関数など例えば、私は fourier_transform(cos(x),x,v) をしようとした場合、出力はそれはに基づいている必要があり0であるため、彼らは例えば起こるようディラック（デルタ関数

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MatlabでFFTを使用して信号のスペクトルを計算してプロットする

MatlabでFFTを使用している私の信号のスペクトラムの計算に何かがありません。私のコード：私は台無しにどこ私に教えてとあなたはとても親切だろうか？ Iはalgorythmは、同じ信号のこれら2つのサンプリング使用して動作するかどうかを確認しようとした（同一のサンプリング周波数を、二つの異なる時間範囲0~10および0-100上）： fs=1000; time10 = [0:1/fs:

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なぜsympyは微分のフーリエ変換を単純化しないのですか？

私たちは、フーリエ誘導体から変換することを知っているが、kはフーリエ変数であるです。 Explanation here 私の質問は、なぜsympyがこの知識を使用しないのですか？たとえば： from sympy import Function, symbols, fourier_transform, Derivative f = Function('f') x, k= symbols('x

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フーリエ変換Sympyのtrig関数が予期しない結果を返す

私はSympyがtrig関数のFourier transformを計算するのを間違えていると思う。たとえば： from sympy import fourier_transform, sin from sympy.abc import x, k print fourier_transform(sin(x), x, k) 予想答えvia MathematicaはですがSympyは0ですが、

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関数はガウス分布の和として分解できますか？

フーリエ級数で、任意の関数を正弦の和とニューラルネットワークにおいて余弦として分解することができる、任意の機能は、ロジスティック関数上加重和として分解することができます。ハールの加重和がを関数として（一つの層ニューラルネットワーク）ウェーブレット変換で、任意の関数を分解することができ、分解のためのこのような性質は、ガウスの混合物中にもありますか？もしそうなら、証拠はありますか？