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MATLAB对一张图像做傅里叶变换FFT的意义,已经图像...

冈萨雷斯版里面的解释非常形象:一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长(或频率)来决定。 傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜,将函数基于频率分解为不同的成分。当我们...

得到的是不同频率下的幅值,可以看出主要成分分布在哪个频率范围内

假设你的二位数组为x, 设抽样频率为Fs(Hz),信号点数为N=length(x(:)'), f = fftshift(fft(x(:)')); w = linspace(-Fs/2, Fs/2, N);%频率坐标,单位Hz plot(w,abs(f)); title('信号的频谱'); xlabel('频率(Hz)');

很简单。因为进行了傅氏变换以后图像上每点的值都成了复数,取abs(即取模值)后才能显示为图像。但是问题是进行变换再取模值后数字有时会变得非常大,拿常用的数据类型uint8(即8位无符号整型数)为例,所能表示的范围仅为0~255,如果数据超过2...

%下面是一段做fft变换的程序;至于秩的问题,试一下就知道了。 im=imread('c:\1.bmp'); %读入图像 imshow(im); [m,n]=size(im); F=fftshift((fft2(double(im)))); m1=floor(m/2); n1=floor(n/2); d0=20; for u=1:m for v=1:n d(u,v)=sqrt((u-m1)...

f = imread('tire.tif'); imshow(f) F = fft2(f); % 傅氏变换 Fc = fftshift(F); % 中心化 Fm = abs(Fc); % 取模 figure, imshow(Fm, [ ]) figure, imshow(log(1+Fm), [ ]) % 对数变换,增强显示视觉效果 G = ifftshift(Fc); % 对Fc去中心化 g ...

这玩意儿好像是二维信号的径向功率谱图,不是什么一维fft,而是麻烦的将x和y两方向的频率转化为圆周上的圆频率,即径向上的频率,二维fft后,一个半径值对应取出这一个圆周上所有的幅值相加平均然后计算功率值,这一个功率值对应这一个半径值,...

clear all;I=imread('lena.jpg');J=imread('x60.jpg');[m1,n1]=size(I);[m2,n2]=size(J);I1=I(1:min(m1,m2),1:min(n1,n2));J1=J(1:min(m1,m2),1:min(n1,n2));subplot(121);imshow(I1);subplot(122);imshow(J1);FFT_I = fft2(double(I1));FFT_J =...

imagesc(Q)

Y=fft(y,512); F =10*f*[0:256]/512; fp=2*sqrt(Y.*conj(Y));%幅度谱 xp=angle(Y); %相位谱 gl=abs(Y).^2; %功率谱 plot(F,fp(1:257)); plot(F,xp(1:257)); plot(F,gl(1:257)); 你补充解答不了.

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