matlab中fftshift的逆变换

在Matlab中，fftshift()函数的逆变换是ifftshift()函数。fftshift()函数的作用是将向量的频率域数据进行移位，使得频率为0的分量位于中心位置。而ifftshift()函数则是将移位后的频率域数据还原回原始的位置。通过ifftshift()函数可以实现将频域数据转换回时域数据的目的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [浅谈Matlab中的快速傅里叶变换（fft）](https://blog.csdn.net/u012605050/article/details/73467333)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

matlab利用傅里叶逆变换重构CT图像

在MATLAB中，可以使用傅里叶逆变换来重构CT图像。下面是一个简单的步骤：

1.首先，读取CT图像数据，并使用MATLAB中的fft2函数进行二维傅里叶变换。

2.然后，通过将一些高频分量设置为零来实现图像的滤波。这可以通过制作一个低通滤波器来实现，例如使用MATLAB中的fspecial函数生成高斯滤波器。

3.接下来，使用MATLAB中的ifft2函数对滤波后的频域图像进行傅里叶逆变换，生成重构的CT图像。

下面是一个简单的代码示例：

% 读取CT图像数据
I = dicomread('example.dcm');

% 进行二维傅里叶变换
F = fft2(I);

% 制作高斯滤波器
H = fspecial('gaussian',[size(I,1) size(I,2)],10);

% 将高频分量设置为零
F = F .* fftshift(H);

% 进行傅里叶逆变换，生成重构的CT图像
I_recon = ifft2(F);

% 显示重构的CT图像
imshow(abs(I_recon),[]);

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

matlab中逆傅里叶变换

MATLAB中逆傅里叶变换可以使用ifft函数实现。ifft函数用于计算一维或多维离散傅里叶变换的逆变换。其语法格式如下：

x = ifft(X)
x = ifft(X,n)
x = ifft(X,[],dim)
x = ifft(X,n,dim)

其中，X为输入的傅里叶变换结果，x为输出的逆变换结果。n为可选参数，表示变换的长度。dim为可选参数，表示变换的维度。

下面是一个示例代码，演示如何对一个二维离散傅里叶变换结果进行逆变换：

% 读入图像并进行灰度处理
I = imread('exp2.tif');
I = rgb2gray(I);

% 进行二维离散傅里叶变换
fftl = fft2(I);

% 对傅里叶变换结果进行处理
sfftl = fftshift(fftl);
A = log(abs(sfftl));
T = angle(sfftl)*180/pi;

% 对处理后的结果进行逆变换
IA = ifft2(ifftshift(sfftl));
A = ifft2(ifftshift(A));
T = ifft2(ifftshift(T));

% 显示结果
subplot(2,2,1);imshow(I),title('原图');
subplot(2,2,2);imshow(IA),title('频谱逆变换图像');
subplot(2,2,3);imshow(A),title('幅值逆变换图像');
subplot(2,2,4);imshow(T),title('相位逆变换图像');