傅里叶逆变换能够将频域信号恢复回时间域。 ifft_signal=np.fft.ifft(fft_signal)# 进行逆傅里叶变换 1. 第六步:可视化恢复后的信号 我们将恢复后的信号绘制出来,以确认变换的准确性。 plt.figure(figsize=(6,6))plt.plot(t,ifft_signal.real)# 绘制恢复后的信号(只取实部)plt.title('Recovered Signal f...
0)#第二步:进行float32形式转换float32_img =np.float32(img)#第三步: 使用cv2.dft进行傅里叶变化dft_img = cv2.dft(float32_img, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)#第四步:使用np.fft.shiftfft()将变化后的图像的低频转移到中心位置dft_img_ce =np.fft.fftshift(dft_img)#第五步:使用...