H=fftshift(fft([h zeros(1,num_nfft-Lch)].',num_nfft)); x_equalization=x_already1./repmat(H,1,num_nfft);
时间: 2024-04-06 12:28:51 浏览: 12
这段代码是什么意思?
这段代码主要是进行频域均衡处理。首先,信道的冲激响应 h 会被补零到长度为 num_nfft,然后进行 FFT 变换并移位。接着,将已经接收到的信号 x_already1 除以 H(即对信号进行均衡),得到 x_equalization。其中,repmat 函数是将 H 复制成与 x_already1 相同的大小,以便进行矩阵运算。
相关问题
gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst
在这个函数中,首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换,然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来,创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift,并计算出输入图像的行数和列数。
函数接着使用np.meshgrid函数生成网格坐标,并根据频率域滤波器的公式计算出增益系数Z。然后,将增益系数Z乘以中心化的傅里叶变换结果gray_fftshift,得到增益后的频率域图像dst_fftshift。
接着,将增益后的频率域图像dst_fftshift乘以(h - l),再加上l,得到最终的频率域图像。然后,使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化,并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后,将输出图像进行限幅处理,转换为8位无符号整数类型,然后返回输出图像。
python代码中,sf=np.fft.fftshift(fft_1),如何根据sf返回fft_1
根据你提供的代码,sf=np.fft.fftshift(fft_1)是将fft_1进行傅里叶变换后再进行频谱平移操作,返回结果为sf。如果你想根据sf返回fft_1,可以使用np.fft.ifftshift(sf)函数进行逆平移操作,然后再使用np.fft.ifft函数进行逆傅里叶变换,即可得到fft_1的值。
下面是示例代码:
```python
import numpy as np
# 假设fft_1为原始数据
# 进行傅里叶变换和频谱平移
sf = np.fft.fftshift(np.fft.fft(fft_1))
# 根据sf返回fft_1
fft_1_recovered = np.fft.ifft(np.fft.ifftshift(sf))
```
请注意,由于傅里叶变换和频谱平移都是复杂运算,所以在进行逆平移和逆傅里叶变换时,可能会存在一些数值误差。