1)Fourier transform profilometry傅立叶变换轮廓术
1.Fourier transform profilometry using phase distributing mosaics;采用相位图拼接的傅立叶变换轮廓术
2.Phase Withdraw of a 3-D Small Object Shape Base on Fourier Transform Profilometry;基于傅立叶变换轮廓术的物面相位提取
3.study on explosion based on Fourier transform profilometry;基于傅立叶变换轮廓术的动态爆轰过程研究
英文短句/例句
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3.Optimum Restoration Condition of Object Height in Fourier Transformation Profilometry傅里叶变换轮廓术中物体高度最佳恢复条件
4.Overlapping Caused by Fourier Transformation Profilometry Based on Tow-frequency Grating双频光栅傅里叶变换轮廓术频谱混叠研究
5.Application of the improved Fourier transform configuration method in the examination and test of 3D graph改进的傅立叶变换轮廓法在三维面形检测中的应用
6.Research on Three Dimensional Sensing of Small Object Shape Base on Fourier Transform Profilometry;基于傅里叶变换轮廓术的小型物面三维传感研究
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10.Effect of π phase shifting and filtering in accuracy of fourier-transform profilometryπ相移及频域滤波对傅里叶变换轮廓术精度的影响
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13.Face Recognition System Based on FFT Algorithm and Its Application;基于傅立叶变换技术的人脸识别系统
14.An Algorithm for Computing DCT Using Improved Arithmetic Fourier Transform离散余弦变换的改进的算术傅立叶变换算法
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16.Description Method of Wood Cell Contour Based on Fourier Descriptors of Polar Radius Function基于极半径傅立叶子的木材细胞轮廓描述方法
17.The Optical Encryption Technology Based on Fractional Fourier Transform;基于分数傅立叶变换的光学加密防伪技术
18.Determination of tar in the mainstream smoke by fourier transform near infrared spectrometry卷烟焦油的傅立叶变换近红外测定技术
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1.Effect on the Fourier transform profilometry due to the CCD nonlinearity;CCD的非线性效应对改进型傅里叶变换轮廓术的影响
2.Study on pre-filtering in Fourier transform profilometry;傅里叶变换轮廓术中预处理滤波方法的研究
3.Applications based on wavelet analysis in the Fourier transform profilometry;基于小波分析的傅里叶变换轮廓术应用研究
5)Fourier transform profilometry傅里叶变换轮廓术(FTP)
6)improved Fourier transform profilometry(IFTP)改进傅里叶变换轮廓术
延伸阅读
快速傅立叶变换快速傅氏变换 英文名是fast fourier transform快速傅氏变换（fft）是离散傅氏变换(dft)的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。设x(n)为n项的复数序列，由dft变换，任一x（m）的计算都需要n次复数乘法和n-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出n项复数序列的x（m）,即n点dft变换大约就需要n2次运算。当n=1024点甚至更多的时候，需要n2=1048576次运算，在fft中，利用wn的周期性和对称性，把一个n项序列（设n=2k,k为正整数），分为两个n/2项的子序列，每个n/2点dft变换需要（n/2）2次运算，再用n次运算把两个n/2点的dft变换组合成一个n点的dft变换。这样变换以后，总的运算次数就变成n+2（n/2）2=n+n2/2。继续上面的例子，n=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的dft运算单元，那么n点的dft变换就只需要nlog2n次的运算，n在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是fft的优越性。
