np.fft.fftshift
时间: 2023-10-22 11:03:59 浏览: 170
`np.fft.fftshift` 是 Numpy 库中的一个函数,用于将一维或多维的离散傅里叶变换结果进行移动操作,从而实现频率域的中心化,即将零频率分量移动到频谱的中心位置。
具体来说,对于一维数组 `a`,`np.fft.fftshift(a)` 将返回一个将 `a` 中的数据沿着第一个维度进行循环移位,使得输入数据的零频率成分移动到数组中心的新数组。对于二维及以上的数组,`np.fft.fftshift` 在每一个维度上都会执行相同的循环移位操作。
例如,对于一维数组 `[1, 2, 3, 4]`,`np.fft.fftshift` 将返回 `[3, 4, 1, 2]`,其中 3 和 4 是原数组中的高频分量,而 1 和 2 是原数组中的低频分量。
注意,`np.fft.fftshift` 并不会改变离散傅里叶变换的结果,它仅仅是用于可视化和处理傅里叶变换结果的一种工具函数。
相关问题
np.fft.ifftshift和 np.fft.fftshift()函数
这两个函数都是Numpy库中傅里叶变换的相关函数,用于将经过傅里叶变换之后的结果进行逆变换或者转换到中心频率的处理。
具体来说,np.fft.ifftshift()函数实现了将逆变换之后的频域信号平移回原始的时域位置,它将频率分量的低频移到了数据的中心,然后将高频部分移到了数据的两端。这样做是为了将对称性全部放置在DFT(Discrete Fourier Transform)的零频分量中。在代码实现中,ifftshift()将信号的低频部分移动到频率分量的中心,由于DFT是周期性的,因此高频部分被移动到了低频分量的前面。
np.fft.fftshift()函数则是将频率分量的低频部分移到了数据的两端,高频部分移到了数据的中心。此函数常用于在需要对数据进行频谱分析之前,将其移动到中心频率的位置。移位操作仅适用于奇数字节,因为需要在中间放置零频分量。如果我们的数据长度为偶数,则将数据前面的一半放到数据FFT(快速傅里叶变换)的末尾,将FFT输出的一半移回到数据的前面。
def fft2c(img): return np.fft.fftshift(np.fft.fft2(np.fft.ifftshift(img)))
这段代码实现了二维傅里叶变换(FFT)。
首先,输入的图像通过 `np.fft.ifftshift` 被移到了频域的中心,这是为了避免频谱的低频部分位于图像边缘。然后,使用 `np.fft.fft2` 进行二维 FFT 计算,得到的是频域的复数值表示。最后,通过 `np.fft.fftshift` 将频域的原点移回到左上角。
这个函数的返回值是经过变换后的频域图像。
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