透過二維的傅立葉轉換與逆轉換，我們可以針對圖像來實現高通濾波、低通濾波等操作，這對於圖像的模糊、邊緣等各種處理方式之認識，也會有所助益！
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二維傅立葉轉換 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的精選貼文
你可以在本課程中通過 MATLAB 和 Python 的方式深入學習傅立葉轉換，及其在數位訊號處理和影象處理中的應用。
傅立葉轉換是現代人類文明中最重要的技術之一。大到引力波的發現（引力波的主結果就是基於傅立葉轉換的時頻分析結果），神經科學研究的最前沿，小到修圖演算法（PS，濾鏡）、修音演算法，甚至到現代生活的最基本需求：WiFi或者4G訊號，你都能從其中看到傅立葉轉換的身影。但是它的機制又是什麼呢？除去那些複雜的數學公式，我們能簡單的從概念上理解它，然後再輕而易舉的利用它麼？
在本課程中，你會學到：
傅立葉轉換的理論和計算基礎，特別是如何將傅立葉轉換應用到訊號處理、資料分析和影像濾波中去。本課程不僅僅包含基礎內容，而且也包含傅立葉轉換的高階技巧，如非平穩性的作用，頻譜解析度，標準化，濾波等。所有的影片都包含MATLAB 和 Python 的程式碼，你可以通過學習和使用它們來更好的理解傅立葉轉換，也可以使用相關的程式碼來解決你當前遇到的問題。
本課程著重在如何通過電腦實現傅立葉轉換，並深入剖析其在數位訊號處理（一維資料）和影像處理（二維資料）上的應用。我們在這裡並非要推導關於傅立葉轉換的數學，而更多的是關於其在電腦科學、資料科學、工程學上的應用。
本課程十分適合想要成為以下人群的（或已經是以下人群的）人學習：
✅資料科學家
✅統計學家
✅電腦科學家（MATLAB或Python方向）
✅訊號處理或影像處理專家
✅生物學家
✅工程師
✅學生
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