一．实验设备 计算机，matlab软件 二．实验目的 1.理解并掌握图像的FFT变换的原理。 2.学习使用matlab对图像进行FFT变换。 三．实验原理 图像fft变换可以将图像空间域变为频率域，进而对频率域图像进行操作，这样会使操作变得简单。使用MATLAB中自带的函数F=fft2()，图像变为频率域，但由于低频分量在图像四周，故需进行频移，将低频分量移至中间。 四．实验步骤 1.启动MATL
转载
2023-12-06 18:15:38
72阅读
快速傅里叶变换
英文名称：
fast Fourier transform;FFT
定义：
离散傅里叶变换的一种快速算法，能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍，在光谱、大气波谱分析、数字信号处理等方面有广泛应用。
应用学科：
大气科学（一级学科）；
动力气象学（二级学科）
计算离散傅
转载
2023-09-12 21:38:01
90阅读
1、PIL库2、scipy.misc3、OpenCV4、tf.image模块 1、PIL库 Python Imaging Library (PIL)是PythonWare公司提供的免费的图像处理工具包,是python下的图像处理模块,支持多种格式,并提供强大的图形与图像处理功能。虽然在这个软件包上要实现类似MATLAB中的复杂的图像处理算法并不太适
转载
2024-10-14 11:37:21
71阅读
文章目录1. 实验内容1.1 使用平台及语言1.2 代码流程1.3 FFT、IFFT2. 实验结果2.1 输入图片及其频谱2.2 进行低频滤波2.3 去除直流分量2.4 低频滤波2.5 高频滤波2.6 进一步的高频率波2.7 更进一步的高频滤波3. 遇到的问题及收获3.1 问题一3.2 问题二3.3 问题三附代码： 1. 实验内容1.1 使用平台及语言使用平台：VS2015语言：C语言1.2 代
转载
2023-10-25 23:18:37
7阅读
原理傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性。实现 DFT 的一个快速算法被称为快速傅里叶变换(FFT)。对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，即f数值比较大，我们可以说他是高频信号，如果变化非常慢，即f数值比较小，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应用到图像中，那么我们如何看待图像的变化幅度大小呢？那就是看边界点和噪声
转载
2023-08-21 15:23:52
150阅读
第五章 快速傅里叶变换 本章目录 直接计算DFT的问题及改进的途径 5.1 引言 DFT在实际应用中很重要: 可以计算信号的频谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算，当序列长度N很大时，计算量非常大，所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换，而是DFT的一种快速计算的算法。 5.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 DFT的运算量 5.2.1 DFT的运算量 DFT运算量的
卷积： 冲击信号会对线性系统产生冲击响应。 冲击信号可分解为平移度和幅度。其对线性系统的冲击响应可以分解为点点间的经平移和缩放的各个冲击响应的累加，通过卷积的表达式表示。 所谓的冲击响应，就是线性系统对任何输入信号的响应，描述这种输入输出关系的算数方法就是卷积。 以上是从输入信号的角度看卷积，每个输入信号上的点都产生一个缩放和平移之后的冲击信号，然后对这些冲
## 使用PyTorch实现图像的快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（FFT）是一种用于频域分析的数学工具，通常用于图像处理、信号处理等领域。在本篇文章中，我们将通过PyTorch库来进行图像的数据处理，演示如何将一幅图像应用FFT，提取其频域特征。
### 项目流程概述
下面是实现此功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述
看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
转载
2024-06-27 20:54:24
111阅读
# 使用Python FFT处理图像的精度降低
在图像处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种强大的工具，可以将图像从空间域转换到频率域。然而，在某些情况下，这种转换可能会导致图像的精度降低。本文将帮助你了解如何实现这一过程，并探索其中的原因。
## 整体流程
首先，我们可以通过以下步骤来实现FFT处理图像并观察精度的变化。下面是流程的表格总结：
| 步骤 | 描述
VS2015编译OPENCV4.2下载opencv4.2源代码及opencv_contrib源代码https://opencv.org/releases/将opencv_contrib放在opencv文件夹下在opencv创建一个文件夹CUDA_VS2015,用于存放转换openc工程源代码；打开CMake-gui.exe,选择opencv源代码、CUDA_VS2015：点击“Configure”
转载
2024-07-22 13:35:46
34阅读
图像傅丽叶变换”的算法实现请看下一章《傅丽叶变换（二）》 数字图像处理的方法主要分为两大类： 一个是空间域处理法(或称空域法)， 一个是频域法(或称变换域法)。 在频域法处理中最为关键的预处理便是变换处理。目前，在图像处理技术中正交变换被广泛地运用于图像特征提取、图像增强、图像复原、
先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
转载
2023-08-18 16:08:51
336阅读
一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
转载
2023-08-20 23:29:45
888阅读
图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
转载
2023-07-17 21:17:17
150阅读
1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
转载
2023-06-16 10:05:30
193阅读
关于图像的傅里叶变换，详情请见链接图像傅里叶变换博主大大讲的非常好。cr = 0.025;% 表示压缩比为40倍%读入并显示原始图像
原创
2024-04-01 13:35:32
138阅读
刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
转载
2023-08-04 17:26:37
222阅读
对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
转载
2024-01-16 16:54:29
182阅读
1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
转载
2023-08-26 12:21:22
153阅读
