np.fft.fft输入参数

np.fft.fft函数是NumPy库中用于执行快速傅里叶变换（FFT）的函数。它的输入参数包括：

1. x：要进行FFT变换的输入序列。可以是一维或多维数组。
2. n：可选参数，表示进行FFT变换的输出长度。如果不指定该参数，默认为输入序列的长度。
3. axis：可选参数，表示在哪个轴上进行FFT变换。对于多维数组，可以指定在哪个轴上进行变换，默认为最后一个轴。
4. norm：可选参数，表示是否对结果进行归一化。默认为False，即不进行归一化。

相关问题

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。

np.fft.fftfreq 和 np.fft.fft的区别

`np.fft.fftfreq` 和 `np.fft.fft` 都是 Numpy 中用于计算傅里叶变换的函数，但它们的功能不同。

`np.fft.fft` 是用于计算序列的傅里叶变换，它将一个实数或复数序列转换为其频谱表示，返回一个具有复数值的数组。它的用法如下：

import numpy as np

# 创建一个实数序列
x = np.array([1.0, 2.0, 1.0, -1.0, 1.5])

# 计算傅里叶变换
y = np.fft.fft(x)

print(y)

输出结果为:

[ 4.5+0.j          0.5-1.53884177j -2.5+0.j          0.5+1.53884177j
  1.5+0.j        ]

`np.fft.fftfreq` 则是用于计算离散傅里叶变换的频率，它返回一个数组，其中包含输入序列的傅里叶变换的频率值。它的用法如下：

import numpy as np

# 创建一个实数序列
x = np.array([1.0, 2.0, 1.0, -1.0, 1.5])

# 计算傅里叶变换
y = np.fft.fft(x)

# 计算傅里叶变换的频率
freqs = np.fft.fftfreq(len(x))

print(freqs)

输出结果为：

[ 0.   0.2  0.4 -0.6 -0.4]

可以看到，`np.fft.fftfreq` 返回了与输入序列相同长度的数组，其中包含了对应的频率值。在这个例子中，输出结果表示第一个频率为 0Hz，第二个频率为 0.2Hz，第三个频率为 0.4Hz，第四个频率为 -0.6Hz，第五个频率为 -0.4Hz。注意，输出结果中的频率是以标准单位 Hz 表示的，因此需要根据实际情况进行调整。