2、numpy实现傅里叶变换函数：numpy.fft.fft2：实现傅里叶变换，返回一个复数数组(complexndarray)numpy.fft.fftshift：将零频率分量移到频谱中心。

importnumpyasnpfromscipy.fftpackimportfft,fftshift,ifftfromscipy.fftpackimportfftfreqimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

k=0.001;blur=g;bf=fftshift(fft2(blur));[M,N]=size(blur);H=zeros(M,N);rad=5;length=2*rad+1;psf=zeros(length

=imread('1.jpg');figure;imshow(img);title('原图');f=rgb2gray(img);F=fft2(f);%傅里叶变换F1=log(abs(F)+1);Fs=fftshift

Fig0303(a).tif');%返回傅里叶变换，大小为MxN,0填充F=fft2(f);%计算每个元素的幅度S=abs(F);%显示图片imshow(S,[])%将变换的原点移动到频域矩阵的中心Fc=fftshift

代码如下：clc,clear,closeallfigure(1);grayimg=imread('grayimg.jpg');imshow(grayimg);figure(2);B=fftshift(fft2

一、用到的函数(1)cv2.dft()(2)numpy.fft.fftshift()还要用到numpy的这个函数(3)cv2.magnitude()复数怎么显示到图像。

如果以峰值的地方标记为h[0],那么信道时域冲击响应需要保留的应该是h[-1]等峰值左边的能量也需要保留一点，所以需要做个类似fftshift的动作，然后降噪处理的话，把中间的一部分拍成零。

e:/4.jpg');subplot(2,2,1),imshow(img);f=rgb2gray(img);subplot(2,2,2),imshow(f);%二维傅里叶变换F=fft2(f);FS=fftshift

4⃣️再利用函数fftshift()对取模后

DIP3E_Original_Images_CH04\Fig0424(a)(rectangle).tif');ori_rec=mat2gray(ori_rec(257:768,257:768));%归一化转化为doublefft_rec=fftshift

subplot(1,3,1)imshow(f);title('原始图像');j=fft2(f);subplot(1,3,2)imshow(j);title('FFT变换结果');subplot(1,3,3)k=fftshift

如果该滤波函数已居中，使用前要令H=fftshift(H)。4.将变换乘以滤波函数：G=H.*F;5.获得G的傅里叶逆变换的实部：g

二维离散傅里叶变换代码示例f=imread('image.tif');F=fft2(f);%傅里叶变换,逆变换为f=ifft2(F),取实部为f=real(ifft2(F))S=abs(F);%傅里叶频谱Fc=fftshift

rice.jpg');I=rgb2gray(I);I=im2double(I);figure;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');%傅里叶变化f=fft2(I);f=fftshift

上机实现：m=imread('D:\Imagematlab\1.jpg');t=rgb2gray(m);figure;imshow(t);R=fftshift(fft2(t));%fftfigure;i

I=imread('1.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI);%求离散傅里叶频谱%对原始图像进行二维离散傅里叶变换

image3.bmp'));src=rgb2gray(src);figure;imshow(src);title('原始图像');[wh]=size(src);srcf=fft2(src);srcf=fftshift

SamplingfrequencyT=1/Fs;%SampletimeN=size(recorddata,2);%Lengthofsignalt=(0:N-1)/Fs;%Timevectorxx1=abs(fft(eeg));xx2=fftshift

cameraman.tif');subplot(3,2,1);imshow(I);title('原始图');f=double(I);%数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f);%傅立叶变换g=fftshift

要注意的两点：1.关于频谱图的绘制问题，这里用的格式是：X=fft(x);t1=(0:length(x)-1)*fs/length(x)-fs/2;plot(t1,fftshift(abs(X)));2

一、频谱频谱用到的函数主要是fft和fftshift。

1.用↓观察频谱f=fftshift(fft(b));%b表示信号值dataw=linspace(-512/2,512/2,length(b));

imread('Fig3.35(a).jpg');n4=2;w4=80;%ER阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器,截止频率为80f=im2double(I1);g=fft2(f);%傅立叶变换g=fftshift

clear;data4=imread('caise.jpg');subplot(3,2,1);imshow(data4);title('原图');i=fft2(data4);subplot(3,2,2);i=fftshift

cv2.dft(img,cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)进行傅里叶变化参数说明:img表示输入的图片，cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法2.np.fft.fftshift

rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I)title('原始图像')%数据类型转换，MATLAB不支持无符号数学的计算f=double(I);%傅里叶变换k=fft2(f);g=fftshift

要中心对称一下，使中心位于坐标原点3.根据u=rows,h=colums计算D和H，然后用H对中心对称的图像滤波也就是H乘以变换后的图像4.傅里叶逆变换ifft25.中心对称逆变换ifftshift(它与fftshift

importcv2importnumpyasnpdeffunction(img):h,w=img.shapenewimg=np.zeros((h,w),np.uint8)img2=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplto=cv2.imread('image\\boat.bmp',0)#读入图片f=np.fft.fft2(o)fshift=np.fft.fftshift

I1=imread('原图.jpg');figure(1);imshow(I1);title('原图');m=double(I1);f=fft2(m);f=fftshift(f);[N1,N2]=size

GrayFiles\4-41.tif');I_D=im2double(I);%获得图像的高度和宽度[M,N]=size(I_D);%图像中心点M0=M/2;N0=N/2;J=fft2(I_D);J_shift=fftshift

GrayFiles\4-41.tif');I_D=im2double(I);%获得图像的高度和宽度[M,N]=size(I_D);%图像中心点M0=M/2;N0=N/2;J=fft2(I_D);J_shift=fftshift

g=fftshift(g);%中心化imshow(abs(g),[])[N1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportcv2frommathimportsqrt,powdefblpf(image,d):f=np.fft.fft2(image)fshift=np.fft.fftshift

8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv2.imread('test1-angle.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#f=np.fft.fft2(img)#fshift=np.fft.fftshift

/hanser.jpg',0)f=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift(f)#2.剔除低频，通高频rows,cols=img.shapecrow,ccol=i

importrandomimportcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdeffft():"""傅里叶变化:return:"""img=cv.imread('orig.png',0)f=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift

1.fft2()函数Y=fft2(X,m,n);%二维快速傅里叶操作2、fftshift()Ys=fftshift(Y,dim);%零频移到中间3、ifft2()对频谱进行处理（如log压缩舒展处理），

clearclc;t=0:0.001:5;n=5001;Fs=1000;Fc=200;x=cos(2*pi*Fc*t);y1=fft(x);y2=fftshift(y1);f=(0:5000)*Fs/n-Fs

说明：本文为转载加上自己的编辑，转载请注明出处。Matlabfftshift详解一.实信号情况因为实信号以fs为采样速率的信号在fs/2处混叠，所以实信号fft的结果中前半部分对应[0,fs/2],后半部分对应[-fs/2,0]1）实信号fft的结果前半部分对应[0,fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[-fs/2,0]是负频率的结果。大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加fs的结果。

fft是一维傅里叶变换，即将时域信号转换为频域信号fftshift是针对频域的，将FFT的DC分量移到频谱中心.即对频域的图像，（假设用一条水平线和一条垂直线将频谱图分成四块）对这四块进行对角线的交换与反对角线的交换

详细请查阅《Whyusefftshift(fft(fftshift(x)))insteadoffft(x)inMatlab?》

numpy.fft.fftshift()将零频域分量移到频谱中心白色为

matlab使用杂谈5-fftshift函数的使用fftshift基本使用主要作用：将零频分量移到频谱中心简单示例一般使用场合fftshift基本使用主要作用：将零频分量移到频谱中心基本语法：Y=fftshift

num2str(i)'_2000.mat'];data=importdata(filename);x=data(:,1);fs=2;%L=length(x);L=256;y1=fft(x,L);y2=fftshift

clc;closeall;img=imread('baihe.jpg');img=rgb2gray(img);%img=double(img);f=fft2(img);%傅里叶变换f=fftshift(

一、利用FFT及IFFT实现傅立叶正反变换注：常用数学符号的LaTeX表示方法1.周期信号的离散傅里叶级数表示x[n]=x[n+N]N—序列周期。例：x[n]=ejkw0n由于频率上相差2π的整数倍的离散时间复指数信号都是一样的。（ejk(w0+2π)=ejkw0）故N=2π/w0，取kw0在[0,2π]范围上，即k∈[0,N]，其中N=2π/w0.即只有N个信号是不相同的。若x[n]=∑n−1i

原文地址为：matlab练习程序（图像傅里叶变换，幅度谱，相位谱）cl;img=imread('15.bmp');%img=double(img);f=fft2(img);%傅里叶变换f=fftshift

2.傅里叶变换函数fft函数：fftshift函数：ifft函数：傅里叶反变换3.滤波器分析与实现函数conv函数：完成向量的卷积操作。impz函数：产生系统的