到此,我们还有三个步骤来确定我们的图像是否模糊: # compute the magnitude spectrum of the reconstructed image, # then compute the mean of the magnitude values magnitude = 20 * np.log(np.abs(recon)) mean = np.mean(magnitude) # the image will be considered "blurry" if the mean value of th...
到此,我们还有三个步骤来确定我们的图像是否模糊: # compute the magnitude spectrum of the reconstructed image, # then compute the mean of the magnitude values magnitude = 20 * np.log(np.abs(recon)) mean = np.mean(magnitude) # the image will be considered "blurry" if the mean value of th...
0) #傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img), flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #将频谱低频从左上角移动至中心位置 dft_shift = np.fft.fftshift(dft) #频谱图像双通道复数转换为0-255区间 result = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[...
plt.title('Magnitude Spectrum') plt.tight_layout() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 显然该信号频谱很完美,但若要提高频谱密度如何做? 答案:补零,将16个采样点补零至256个采样点 其实质是增大信号周期 # 采样数据后补0来提高频谱密度,即增大...
magnitude_spectrum = log(1 + abs(f_shifted)); % 计算幅度谱,并对数变换 显示原始图像及其FFT幅度谱: 使用imshow函数显示原始图像和FFT幅度谱。 matlab figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(1, 2, 2); imshow(mat2gray(magnitude_spectrum), []); title('Ma...
('Magnitude spectrum');xlabel('Hz');ylabel('|X(f)|');xlim([-161,161]);X1=X;% 由于幅值存在计算误差,因此这里将幅值比较小的位置都置位为 0threshold=max(abs(X))/10000;% 容许界限X1(abs(X)<threshold)=0;% 将赋值应该是 0 的位置置位为 0subplot(2,1,2);stem(f,angle(X1),'LineWidth...
FFT.vi 默认计算的是双边频谱(Two-Sided Spectrum),因此其幅值需要进行调整才能与 Spectral Measurements Express VI 的结果对应。 如何将 FFT.vi 的结果转换为 RMS 值 计算幅值:Magnitude=Re2+Im2=9996.41Magnitude=Re2+Im2=9996.41 由于FFT.vi 默认返回的是双边频谱,需要除以 2:Single-Sided Magnitude=9996.412=...
magnitude[i] = cabs(x[i]); // 计算复数的幅值 } } 4.3显示频谱 FFT计算完成后,频谱数据需要进行显示。以下是通过LCD显示频谱的示例。 // 显示频谱数据(简单显示) void display_spectrum(double* magnitude) { char buffer[16]; for (int i = 0; i < SAMPLE_SIZE / 2; i++) { // 显示前一半...
plt.title('Magnitude Spectrum') plt.tight_layout() 显然该信号频谱很完美,但若要提高频谱密度如何做? 答案:补零,将16个采样点补零至256个采样点 其实质是增大信号周期 # 采样数据后补0来提高频谱密度,即增大时域信号周期fs =400#采样频率T =0.04#截取总时间N = fs*T#采样16个点t = np.arange(0,T,...
magnitude_spectrum = np.abs(dft_shift) # 相位谱 phase_spectrum = np.angle(dft_shift) return magnitude_spectrum,phase_spectrum 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 3.2. 不同图像的相位、幅度谱交替结合 图1的幅度谱和图2的相位谱结合,重构图像以图2信息为主 ...