# Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）
快速傅里叶变换（FFT, Fast Fourier Transform）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。在信号处理、图像处理等领域，FFT被广泛应用于快速频谱分析及图像特征提取。本文将介绍如何在Python中使用二维FFT，并提供相关示例代码。
## 什么是二维FFT？
在许多应用中，数据常常以矩阵的形式表示。二维FFT就是将傅
原创
2024-10-26 07:05:45
94阅读
靓仔/仙女你好，如果说高数中有一个知识你听过很多次却又不怎么懂，更不知道怎么用，那傅里叶变换必定榜上有名。大多数初次尝试的人都会隐隐觉得傅利叶变换复杂不好上手，实际上并非如此，本篇博客将会用短短一两页纸的篇幅，让你快速明白傅利叶变换的原理以及应用，让你能够从小白出发也能迅速上手，掌握这个数学神器。1. 基本知识大多数学生到了研究生阶段，多多少少会碰到需要做频谱分析的时候。然后查看书本，翻出了下面这
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2024-07-21 11:39:00
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# 实现Python二维FFT的步骤和代码解析
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现Python中的二维FFT（快速傅里叶变换）。你将学习到整个实现过程的步骤以及每个步骤所需的代码。
## 什么是二维FFT
二维FFT是一种用于处理二维信号和图像的频域分析方法。它能够将二维信号从时域转换到频域，以便进行各种图像处理操作，如滤波、压缩和特征提取。
## 实现步骤
下面是实现Py
原创
2024-01-18 08:44:42
276阅读
FFT频谱分析原理采样定理：采样频率要大于信号频率的两倍。N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。假设采样频率为Fs，采样点数为N。那么FFT运算的结果就是N个复数(或N个点)，每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。第一个点对应的频率为0Hz(即直流分量)，最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。其中任意一个采样点n所代表的信号频率：Fn=(n-1)*F
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2023-07-20 23:09:32
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快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研
在计算和图像处理领域，二维快速傅里叶变换（2D FFT）是一种非常重要的算法，能够有效地将图像从空间域转换到频率域。本文将记录如何通过 Python 实现二维 FFT，并从环境配置到实施过程进行完整的复盘记录。
### 环境配置
首先，确保我们的开发环境已安装相关依赖库。以下是一个有序列表，列出了安装的主要包及其版本。
1. Python 3.7+
2. NumPy
3. Matplotli
定义：
MATLAB帮助文件原文
The 'i' in the 'Nth root of unity' 是虚数单位 调用： 1. Y = fft（y）; 2. Y = fft（y，N）; 式中，y是序列，Y是序列的快速傅里叶变换。y可以是一向量或矩阵，若y为向量，则Y是y的FFT，并且与y具有相同的长度。若y为一矩阵，则Y是对矩阵的每
-------------------------------- 图像傅立叶变换 图像的傅立叶变换，原始图像由N行N列构成，N必须是基2的，把这个N*N个包含图像的点称为实部，另外还需要N*N个点称为虚部，因为FFT是基于复数的，如下图所示： 计算图像傅立叶变换的过程很简单：首先对每一行做
MATLAB如何实现傅里叶变换FFT？有何物理意义？
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为什么要进行傅立叶变换，究竟有何意义？如何用MATLAB实现快速傅立叶变换？本文从 FFT 的由来开始讲起，然后在 MATLAB 中实现了 FFT 的计算，并给大家详细地解读了 FFT 的变换结果，最后还介绍了 FFT 的一个应用实例。 工具/原料
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2024-08-11 13:36:00
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
156阅读
首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。我们主要讨论list和numpy.array的区别：我们可以通过以下的代码看出二者的区别>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
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2023-06-08 15:14:25
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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目标在本章中，我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。介绍在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维，是因为我们仅考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中，您要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)
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2023-07-29 17:43:46
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每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。
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2023-10-13 00:14:50
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这篇文章主要讲python中关于字典的一些具体操作，讲解的问题都是本人在实际编程中所遇到的问题，读者可以根据自己所遇到的问题具体问题具体分析。(1) 二维字典的键值合并：先提供一个应用场景：假设我有两个二维字典：room1 = {orderid1:{roomid1:pred1,roomid2:pred2},orderid2:{roomid3:pred3,roomid4:pred4}}room2 =
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2023-10-25 15:28:03
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