傅里叶变换、卷积、数字滤波
变换和滤波器是用于处理和分析离散数据的工具，常用在信号处理应用和计算数学中。当数据表示为时间或空间的函数时，傅里叶变换会将数据分解为频率分量。fft 函数使用快速傅里叶变换算法，相对于其他直接实现，这种方式能够减少计算成本。有关傅里叶分析的更多详细介绍，请参阅傅里叶变换。在使用传递函数修改输入数据的幅值或相位时，conv 和 filter 函数也是很有用的工具。
fft2 二维快速傅里叶变换
fftn N 维快速傅里叶变换
nufft 非均匀快速傅里叶变换
nufftn N 维非均匀快速傅里叶变换
fftshift 将零频分量移到频谱中心
fftw 定义用来确定 FFT 算法的方法
ifft 快速傅里叶逆变换
ifft2 二维快速傅里叶逆变换
ifftn 多维快速傅里叶逆变换
ifftshift 逆零频平移
nextpow2 2 的更高次幂的指数
interpft 一维插值（FFT 方法）
卷积： conv 卷积和多项式乘法
conv2 二维卷积
convn N 维卷积
deconv 去卷积和多项式除法
数字滤波：
filter 1 维数字滤波器filter2 二维数字滤波器
ss2tf 将状态空间表示形式转换为传递函数
padecoef 时滞的 Padé 逼近
主题
傅里叶变换
傅里叶变换是用于在许多应用中分析数据的强大工具，包括用于信号处理的傅里叶分析。
基本频谱分析
使用傅里叶变换对时域信号进行频率和功率谱分析。
二维傅里叶变换
将二维光学数据变换为频率空间。
使用卷积对数据进行平滑处理
使用卷积对含噪二维数据进行平滑处理。
滤波数据
滤波是一种数据处理技术，用于使数据平滑或修改特定数据特性（例如信号振幅）。
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/fourier-analysis-and-filtering.html?s_tid=srchbrcm