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matlab傅里叶变换工具箱(傅里叶变换matlab程序)

来源:www.haichao.net  时间:2023-01-03 16:00   点击:135  编辑:admin   手机版

1. 傅里叶变换matlab程序

现在用的非常广泛的一种图像压缩方法JPEG(即拓展名为.jpg的图片)都是采用了将图像8X8分块再进行DCT变换的办法DCT变换级二维离散余弦变换,是傅里叶变换简化。对于图像的傅里叶变换因为图像是二维矩阵,所以有二维离散傅里叶变换和二维连续傅里叶变换在matlab中也有对应的函数F1=fft2(I);一般8X8的图像,DCT变换之后变成8X8的频谱图,左上角为直流分量,表示图像较为平滑没有太大变化的部分,其他为交流分量,右下为高频部分,对应图像中灰度数值变化比较快的部分快断网了,如果还不清楚明天再说

2. matlab傅里叶变换函数代码

代码:

1 N=8; %原离散信号有8点

2 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵

3 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号

4

5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; %频域共-800----+800 的长度(本应是无穷,高频分量很少,故省去)

6 X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求dtft变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得

7 subplot(311)

8 stem(n,xn);

9 title('原始信号(指数信号)');

10 subplot(312);

11 plot(w/pi,abs(X));

12 title('DTFT变换')

3. Matlab傅里叶变换

在日常工作中,我们会遇到matlab怎么做傅里叶变换及其可视化的问题,下面我就来详细说一下操作流程吧,希望能对你有所帮助~

1、首先咱们要建立一个简单的矩阵将其图像显示;

可以按照下图这样子,建立一个50×50的0矩阵,参数值咱们就这么设置:元素值设为1,f=zeros(50,50),f=(6:24,13:17);

2、接着,咱们再设置图像显示位置,使用函数subplot()控制;

3、然后就是使用imshow()函数,标题title(),使创建的矩阵显示为图像;

4、对此二值图像进行二维傅里叶变换,即 F=fft2(f); %对图像进行二维傅里叶变换。变换结果(复数);

5、再接着咱们再对二维傅里叶变换结果(复数),取绝对值abs(F)然后再取其对数,将其可视化,F2=log(abs(F));%对傅里叶变换结果取对数可视化;

7、最后我们将取对数后的变换结果以图像显示,将其放在第二个位置subplot(1,2,2);%设置第二个图像显示区域imshow(F2,[-1 5],'notruesize');title('频域结果显示');notruesize表示适应窗口大小的方式显示即可。

4. 傅里叶变换 MATLAB

1、打开matlab软件。

2、fft2()函数和ifft2()函数可以用来计算二维快速傅立叶变换和反变换的。>> f=zeros(150,150); f(20:120,40:110)=1; figure,imshow(f); F=fft2(f); F1=log(bs(F)); figure,imshow(F1); colorbr

3、下面是创造的矩形图像。 以及图像的傅里叶变换幅值谱。

4、fftshift()函数实现补零操作和改变图像显示象限。>> f=zeros(150,150); f(20:120,40:110)=1; figure,imshow(f); F=fft2(f,256,256); F1=fftshift(F); figure,imshow(log(abs(F1)));

5、图像的零频率分量在中心。

5. MATLAB傅里叶变换

n=1:1000;%时域数据点数

y=a;%a是一千个点数的数据向量。需要输入或者粘贴。

yf=fft(y);%快速傅立叶变换

ya=abs(yf(1:1000));%幅值

yp=angle(yf(1:1000))%相位

plot(n,ya);%绘图

plot(n,yp);

6. matlab 傅里叶变换

matlab是自带ifft.m, 直接用于求解傅里叶逆变换。

你说的不对,是不是零频不在中间哈。你用下面的式子试试看 fftshift(ifft(fftshift(x)));

7. 傅里叶变换在matlab应用

将离散数据放入数组中,如数组A,共有N个数据,然后B=fft(A,N)就可以了,B就是A的频谱,用stem(B)画频谱图,stem(angle(B))是相位谱,stem(abs(B))是振幅谱

8. 傅里叶变换的matlab程序

调用专用函数是更快一点的。但是需要注意matlab中的快速傅立叶变换(FFT)实质是DFT,不需要信号长度为2^n,而数值计算则有这个要求。

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