在MATLAB中,进行傅里叶变换并绘制频谱图是一个常见的操作。下面我将分点详细解释如何实现这一过程,并提供相应的代码片段。 1. 使用MATLAB进行傅里叶变换 在MATLAB中,可以使用fft函数来计算一维离散傅里叶变换(DFT)。对于二维数据(如图像),可以使用fft2。对于更高维度的数据,还有相应的fftn函数。 一维傅里叶变换...
1.5Matlab实现FFT(2)多频傅里叶变换
答：没有对数变换前，大部分的频域图在fftshift后你只能看到中间小小的一撮白色，对数变换后，你就能看...
进行傅里叶变换后，图像上的每个点都变成了复数，因此需要通过取模值(abs)将其转换为实数，以便显示为图像。然而，当取模值后，数据有时会变得非常大，而常用的数据类型uint8能够表示的范围仅为0至255。如果数据超过255，在显示图像时系统会将这些数据自动设定为255，导致图像呈现为一片白色，无法显示...
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Matlab绘制短时傅里叶变换的频谱图和时间-频率-幅值三维图 function [t,frequency,f_spectrum]=fft_s(y,windowlength,Fs) % 输入 : % y-输入信号 % windowlength-窗长度 0-1的系数,比如windowlength-0.5;采样频率1000,则窗长度为500 % Fs-采样频率 ...
在使用MATLAB处理一幅黑白图时，如果你按照以下步骤操作：读取图像，进行傅里叶变换，中心化变换，取模并显示频谱图，然后尝试逆变换显示原图，却发现结果不是预期的原图，而是出现了一些奇怪的现象，你可能会感到困惑。为了纠正这个问题，你需要仔细检查整个处理流程。图像处理中的傅里叶变换过程包括多个步骤...
2、FFT算法 3、按时间抽取的基-2FFT算法 二、快速傅里叶变换FFT的Matlab仿真 三、Matlab仿真源码 ...
imshow(f)F = fft2(f); % 傅氏变换 Fc = fftshift(F); % 中心化 Fm = abs(Fc); % 取模 figure, imshow(Fm, [ ])figure, imshow(log(1＋Fm), [ ]) % 对数变换，增强显示视觉效果 G = ifftshift(Fc); % 对Fc去中心化 g = ifft2(G); % 对G逆变换 figure, ...
傅立叶变换显示的图像只会白茫茫一片（255代表白色），看不出差异来。所以需要对这些数据进行处理，常用的就是取对数（log），将很大的数据变成小一些的数据，落在0~255之间，能够准确地表示在图像上，更直观地发现数据之间的差异，也是进行傅氏变换的意义所在，区分高频分量和低频分量。