Bspec = fftpack.fft2(cmat, [nfft, nfft]) Bspec = np.fft.fftshift(Bspec)

这段代码是对矩阵cmat进行二维傅里叶变换，并对结果进行了平移操作。首先，使用fftpack.fft2函数对cmat进行二维傅里叶变换，得到Bspec。然后，使用np.fft.fftshift函数对Bspec进行平移操作，将频谱的零频率移到中心位置。这样做的目的是为了更好地观察频谱的特征。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Hilbert 变换提取信号特征的 Python 实现](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/113787346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

根据你提供的代码，错误信息提示 'nsst_decomposition' is not defined，说明你的代码中不存在名为 'nsst_decomposition' 的函数。你需要定义这个函数或导入包含这个函数的模块。在你的代码中，应该将函数名 'nsst' 替换为 'nsst_decomposition'，以便正确地调用函数。你可以尝试修改代码如下：

import numpy as np 
import pywt 
from scipy.fftpack import dct 

def nsst_decomposition(image):    
    # 将图像转换为灰度图像     
    if len(image.shape) == 3:         
        image = np.mean(image, axis=2)          

    # 设置NSST参数         
    scales = 3         
    shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales)          

    # 计算图像的NSST分解系数         
    coeffss = []         
    for scale in range(scales):             
        for shear in range(shearlet_system.shear_count):                 
            shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear]                 
            shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape)                 
            shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft)                 
            image_fft = np.fft.fft2(image)                 
            shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft)                 
            coeffss.append(shearlet_coeff)          

    # 将NSST分解系数组合成一个张量         
    coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1)          

    return coeffs  

coeffs1 = nsst_decomposition(image1) 
coeffs2 = nsst_decomposition(image2) 

这样应该可以解决该错误。

import numpy as np import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt def compressive_sampling(signal,M): N = len(signal) phi = np.random.normal(size=(M,N)) y = np.dot(phi,signal) return y,phi def compressive_reconstruction(signal, M, tol=1e-5, max_iter=100): N = len(signal) Phi = np.random.normal(size=(M, N)) y = np.dot(Phi, signal) x = np.zeros(N) i = 0 error = tol + 1 while (error > tol) and (i < max_iter): x_old = x.copy() x = fftpack.idct(y * np.dot(Phi, x), norm='ortho') error = np.linalg.norm(x - x_old) / np.linalg.norm(x_old) i += 1 return x #生成信号 N = 100 t = np.linspace(0,1,N) f1,f2,f3 = 10,30,60 s1,s2,s3 = np.sin(2*np.pi*f1*t), np.sin(2*np.pi*f2*t), np.sin(2*np.pi*f3*t) signal = s1 + s2 + s3 #进行压缩感知采样和重构 M = 200 reconsrtucted = compressive_reconstruction(signal,M) #绘制原始信号和重构信号图像 fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(8,6)) ax[0].plot(t,signal) ax[0].set_title("original signal") ax[1].plot(t, "reconstructed signal") ax[1].set_title("Reconstructed Signal") plt.show()

这段代码实现了一个简单的压缩感知信号重构过程。首先，使用 `compressive_sampling` 函数对信号进行采样，生成测量矩阵和采样数据 `y`。然后，使用 `compressive_reconstruction` 函数对采样数据进行重构，得到重构信号 `reconsrtucted`。最后，使用 `matplotlib` 库绘制原始信号和重构信号的图像。

具体来说，这段代码生成了一个包含三个正弦波的信号，然后使用 `compressive_reconstruction` 函数对其进行采样和重构。采样时，使用了一个大小为 `M` x `N` 的随机测量矩阵 `Phi`，其中 `M` 是采样率，`N` 是信号长度。重构时，使用了一个迭代算法，不断更新信号的频域表示，直到误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数。最终，使用 `matplotlib` 库绘制了原始信号和重构信号的图像。

需要注意的是，这段代码中有一些语法错误，如第二个 `ax[1].plot` 函数中缺少了第一个参数 `t`。此外，代码中还缺少了一些必要的注释和说明，可能不太易懂。