c++实现二维离散傅里叶变换: 基于快速傅里叶蝶形算法 1#include <stdio.h>2#include <iostream>3#include <complex>4#include <bitset>5#include <fstream>6#include <algorithm>7#include <iterator>8#include <math.h>9#include"cv.h"10#include"highgui.h"11#include"CImg.h"12#definepi 3.141592653513us...
int DFT(int dir,int m,double *x1,double *y1){long i,k;double arg;double cosarg,sinarg;double *x2=NULL,*y2=NULL;x2=malloc(m*sizeof(double));y2=malloc(m*sizeof(double));if(x2==NULL||y2==NULL)return(FALSE);for(i=0;i<m;i++){x2[i]=0;y2[i]=0;arg=-di...
实现离散傅里叶变换(DFT)可以直接依据DFT公式进行计算,这种方法时间复杂度较高,为O(n^2)。更高效的方法是使用快速傅里叶变换(FFT),其时间复杂度为O(nlogn)。在实际应用中,通常使用编程语言(如Python)中的库函数来实现DFT或FFT。
file=get(handles.edit1,'string'); % 得到图像文件名和路径 X=imread(file); % 读入图像 fftI=fft2(X); % 傅立叶转换 sfftI=fftshift(fftI); % 平移 RR=real(sfftI); % 实部 II=imag(sfftI); % 虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2); % 距离 A=(A-min(...
void convolveDFT(Mat A, Mat B, Mat& C) { // reallocate the output array if needed C.create(abs(A.rows - B.rows)+1, abs(A.cols - B.cols)+1, A.type()); Size dftSize; // calculate the size of DFT transform dftSize.width = getOptimalDFTSize(A.cols + B.cols - 1); ...
离散傅里叶变换及性质c222抽样频率应为信号频率的整数倍且倍数应不小于抽样频率应为信号频率的整数倍且倍数应不小于抽样频率应为信号频率的整数倍且倍数应不小于33333由于在用快速傅里叶变换实现信号的频谱分析时往往要求数据的长度是由于在用快速傅里叶变换实现信号的频谱分析时往往要求数据的长度是由于在用快速傅里...
如图4-3-1所示。结论 离散傅里叶变换(DFT)是信号处理中的基石，通过C语言实现，我们可以深入理解其原理并将其应用到实际问题中。尽管精度可能会受到限制，但其在频域分析中的重要性不容忽视。现在，您已经掌握了DFT的精髓，准备在数字信号处理的旅程中大展身手吧！
本篇主要讲解的是使用C语言实现二维离散傅里叶变换(2D Discrete Fourier Transform, DFT),这对于理解和应用图像滤波、频谱分析等具有基础性意义。 二维离散傅里叶变换是将一个二维数组(通常是图像)映射到复数平面的过程。对于一个M×N的图像矩阵F,其二维离散傅里叶变换F(u, v)定义为: \[ F(u, v) = \sum...
手动实现DFT相对直观但效率较低,实际应用中通常推荐使用FFTW等库来进行快速傅里叶变换。下面是一个简单的DFT手动实现示例: #include <complex> #include <vector> #include <cmath> typedefstd::complex<double> Complex; typedefstd::vector<Complex> CArray; //手动实现离散傅里叶变换 voiddft(CArray& x) {...
二是在C/C++与windows系统函数的基础上写相关的函数(其工程量很大,几乎等于从图像的存储结构开始搭建图像处理的所需框架)。那么,除此之外还有什么更好的方法吗?据说,可以使用MFC或QT来实现图像处理。然而,这些工作都是比较耗时的,不利于大家学习“图像处理与分析”的核心思想。不可否认,上述提到的方法是有益于大家...