应用带通滤波器。 计算逆FFT,得到滤波后的时域信号。 代码示例 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportbutter,lfilterfromscipy.fftimportfft,ifft# 生成时域信号fs=1000# 采样频率t=np.linspace(0,1,fs,endpoint=False)signal=2*np.sin(2*np.pi*50*t)+0.5*np.sin(2*np.pi*120*t...
// 对长度为n的实数进行FFT,输出的长度为(n/2)-1的复数 fftw_execute(plan); fftw_destroy_plan(plan); // Step2:计算需滤波的频率在频域数组中的下标 begin = (int)((freq_start / sample_rate) * n); end = (int)((freq_end / sample_rate) * n); end = end < (n / 2 + 1) ? end...
0)1617#傅里叶变换1819dft = cv2.dft(np.float32(img), flags =cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)2021fshift =np.fft.fftshift(dft)2223#设置带通滤波器2425#w 带宽2627#radius: 带中心到频率平面原点的距离
通过高通滤波器将提取图像的边缘轮廓,生成如下图所示图像。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #读取图像 img = cv.imread('Lena.png', 0) #傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) #设置高通滤波器...
plt.plot(ff,np.abs(np.fft.ifft(filtered_data))[0:fs//2],'r-',linewidth=2,label='Filtered signal')plt.xlabel('Frequency (Hz)')plt.ylabel('|P1(f)|')plt.legend()plt.grid()plt.show() 带通滤波器代码运行后的结果如图2所示。
通过高通滤波器将提取图像的边缘轮廓,生成如下图所示图像。 # -*- coding: utf-8-*-import cv2ascv import numpyasnpfrommatplotlib import pyplotasplt #读取图像 img= cv.imread('Lena.png',0) #傅里叶变换 f=np.fft.fft2(img) fshift=np.fft.fftshift(f) ...
Python绘制傅里叶变换、反变换与带通滤波图像 功能描述: 给定信号,对其进行傅里叶变换然后再进行反变换,绘制原始信号、傅里叶变换、傅里叶反变换的结果图像。给定信号,滤除其中某个频率范围的信号,绘制图像。 参考代码: 运行结果:
通过高通滤波器将提取图像的边缘轮廓,生成如下图所示图像。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #读取图像 img = cv.imread('Lena.png', 0) #傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) ...
通过高通滤波器将提取图像的边缘轮廓,生成如下图所示图像。 # -*- coding: utf-8 -*-importcv2ascvimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img=cv.imread('Lena.png',0)#傅里叶变换f=np.fft.fft2(img)fshift=np.fft.fftshift(f)#设置高通滤波器rows,cols=img.shape ...
设计低通滤波器时,要注意截止频率的设置,高于截止频率的信号被阻止,低于截止频率的信号允许通过。 下面给出Python代码实现。 生成原始信号 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportbutter,filtfiltfromscipy.fftimportfft,fftfreq,ifft# 生成一个示例信号(包含低频和高频成分)fs=500# 采样频率#...