二维矩阵经过二维傅里叶变换后得到k空间，他的坐标轴很奇怪，怎么更改

要更改二维傅里叶变换后 k 空间的坐标轴，你可以通过进行逆傅里叶变换来实现。逆傅里叶变换将 k 空间的数据转换回原始空域的数据，并且可以在这个过程中进行坐标轴的变换。

具体来说，如果你希望更改 k 空间的坐标轴，可以按照以下步骤进行：

1. 对二维矩阵进行二维傅里叶变换，得到 k 空间的频谱图。

2. 对 k 空间的频谱图进行逆傅里叶变换，得到变换回原始空域的矩阵。

3. 在逆傅里叶变换过程中，可以对坐标轴进行变换操作。例如，可以对频谱图进行 `fftshift` 操作，将零频率移到中心位置。

4. 最后，得到的变换回原始空域的矩阵将具有新的坐标轴。

需要注意的是，具体的坐标轴变换方式取决于你希望实现的效果。你可以根据需求对频谱图进行平移、旋转或缩放等操作，从而改变坐标轴的表示方式。

需要指出的是，二维傅里叶变换和逆傅里叶变换是数学上的操作，对应于频域和空域之间的转换。在具体的编程实现中，可以使用相关的库或函数来进行变换操作，如 NumPy 中的 `fft2` 和 `ifft2` 函数。

相关问题

二维矩阵经过二维傅里叶变换后得到k空间，他的坐标轴很奇怪

是的，二维矩阵经过二维傅里叶变换后得到的 k 空间的坐标轴确实看起来比较奇怪。这是因为在傅里叶变换中，频域和空域之间存在一种对偶的关系。

在二维傅里叶变换中，原始空域的坐标轴对应的是频域的频率坐标轴。具体来说，傅里叶变换后的 k 空间的坐标轴表示了相应频率分量在原始空域中的振幅和相位。

对于一个 N×N 的二维矩阵，经过二维傅里叶变换后，得到的 k 空间矩阵的大小也是 N×N。在 k 空间中，中心点对应着零频率分量，而四个角落则对应着最高频率分量。傅里叶变换后的 k 空间矩阵通常被称为频谱图或功率谱图。

在频谱图中，坐标轴的单位通常是归一化频率。如果你希望将其转换为实际的频率单位（例如赫兹），你需要知道原始空域数据的采样率，并根据采样率和傅里叶变换的步长进行适当的转换。

需要注意的是，k 空间中的坐标轴是以原始空域数据的中心为原点的，即频率分量在正半轴和负半轴都有对应的值。因此，频谱图通常会进行 `fftshift` 操作，将零频率移到中心位置以更直观地显示频率分量的分布。

总之，k 空间的坐标轴在二维傅里叶变换中表示了频率分量，它的奇特形式是由于频域和空域之间的对偶关系以及采样率等因素的影响。

二维矩阵经过二维傅里叶变换后得到k空间的坐标是频率还是波矢

二维矩阵经过二维傅里叶变换后得到的 k 空间的坐标通常被称为频率空间，而不是波矢空间。

在频率空间中，坐标轴表示的是频率而不是波矢。频率是指信号在时间或空间中重复出现的速率。在二维傅里叶变换中，k 空间的坐标轴表示了频率分量在原始空域中的波动性质。

具体来说，对于一个 N×N 的二维矩阵，经过二维傅里叶变换后得到的 k 空间的坐标轴表示了相应频率分量在原始空域中的波动情况。这些频率分量可以用来描述原始信号或图像中不同尺度的波动或周期性结构。

需要注意的是，频率和波矢是两个不同的概念。波矢通常用来描述波的传播方向和波长，而频率描述的是波动的速率。

总之，在二维傅里叶变换中，k 空间的坐标表示的是频率分量在原始空域中的波动情况，而不是波矢。