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
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
# 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
131阅读
# 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
142阅读
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
# 在Python中实现二维滤波的详细指南
二维滤波是一种常见的图像处理技术，广泛应用于平滑图像、去噪等场景。本文将带你一步步实现二维滤波的操作，包括使用Python进行编程的具体流程和代码实现。
## 1. 实现流程
我们将以下面的表格来展示实现“二维滤波”的每一个步骤。
| 步骤 | 任务 | 说明
原创
2024-10-23 06:37:52
125阅读
# Python二维滤波
## 引言
滤波是数字图像处理中常用的一种技术，用于平滑图像、去除噪声、边缘检测等。而二维滤波是对图像的每个像素点进行处理，通过对像素点周围的邻域像素进行加权平均或其他运算，来得到新的像素值。在Python中，我们可以使用各种库和工具来实现二维滤波，例如OpenCV、SciPy和NumPy等。
在本文中，我们将学习如何使用Python进行二维滤波。我们将首先介绍二维
原创
2024-01-09 11:04:53
92阅读
滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程。滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算。只有完成了滤波器的设计和实现，才能最终完成数据的滤波。滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更。严格的设计规格需要指定通带波纹数、阻带衰减、过渡带宽度等。更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器、需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现。指定的要求不同，滤波器的设计也不同。
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2023-10-27 12:32:20
143阅读
# Python中的二维中值滤波
## 什么是中值滤波？
中值滤波是一种非线性滤波技术，通常用于图像处理，旨在去除噪声而保留图像的边缘信息。这种滤波器通过将每个像素替换为其邻域中像素值的中值来实现。它对于椒盐噪声（即像素值随机变为最小或最大值的噪声）特别有效。
## 二维中值滤波的工作原理
在二维中值滤波中，我们将在一幅图像中考虑每个像素及其周围的像素。通过取这些像素值的中值，生成新的像素
原创
2024-10-05 06:19:23
57阅读
1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
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2024-09-25 16:27:45
51阅读
fspecial 创建预定义的二维滤波器 语法 h = fspecial(type)
h = fspecial('average',hsize)
h = fspecial('disk',radius)
h = fspecial('gaussian',hsize,sigma)
h = fspecial('laplacian',alpha)
h = fspecial('log',hsize,sigma
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2024-04-19 19:18:53
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内容参考书籍——《算法竞赛入门经典训练指南》 在程序中，用顶点数组表示多边形，其中各个顶点按照逆时针顺序排列。 判断点是否在多边形内。采用转角法，基本思想是计算多边形相对于判定点转了多少度，具体来说，将多边形每条边的转角加起来，如果是360°，说明在多边形内；如果是0°，说明在多边形如果是180°则在多边形边界上。该方法在处理一些弧形多边形时丝毫不受影响，只需要每一段的终点到起点的转角累加
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2023-11-21 08:37:58
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1 图表效果2 数据{
"name": "grandfather",
"children": [
{
"name": "father",
"children": [
{
"name": "son",
"chi
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2024-07-24 17:54:32
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看到题目你会问：什么是滤波？其实就是对信号进行过滤。这个信号可以是一维的信号，如声音序列；也可以是二维的信号，如图像矩阵。一般来说，我们生活中所说的“过滤”不会更改原有的物质的基本结构。例如，把“水”过滤后得到的还是“水”，而不是其他的什么东西，只是其中的成分发生了变化。以灰度图像（即黑白图像）为例，它是一个二维的矩阵，每一点上的数值代表该位置的像素的亮度（就是说它有几分白）。我们对图像的滤波操作
# 二维低通滤波：理论与实践
## 引言
在数字图像处理中，滤波是一种广泛使用的技术，旨在改善图像质量或提取特定的信息。特别是低通滤波，能够有效去除图像中的高频噪声。本文将深入探讨二维低通滤波的基本原理和如何使用 Python 实现这一技术，最后我们还将通过实例查看其效果。
## 什么是低通滤波？
低通滤波器是一种允许低频信号通过，同时抑制高频信号的滤波器。在图像处理中，低频通常对应于图像
文章目录一.高斯滤波器二.高斯金字塔 一.高斯滤波器高斯滤波器：使用正态分布计算的一种卷积模板，利用高斯滤波器和图像进行卷积运算，可对图像进行模糊处理。公式如下（二维高斯滤波器）：利用python绘制高斯滤波器，代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes
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2024-03-07 13:26:24
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-------------------------------- 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
看到两文章摘抄之后整理得到： 一、Gabor 滤波器简介（部分资料来自维基百科） 在图像处理、模式识别以及计算机视觉等领域中，，Gabor 滤波器得到了广泛的应用。Gabor滤波器是一个用于边缘检测的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表示接近人类视觉系统对于频率和方向的表示，并且它们常备用于纹理表示和描述。在空域，一个2维的Gabor滤波器是一个正弦平面波和高斯核函数的乘积,具有在空间
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2023-12-26 15:18:28
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