将频率移动到中心（关于y轴对称），如何进行计算原来的频率

要将频率移动到中心位置（关于y轴对称），可以按照以下步骤计算原始频率：

1. 假设原始频率为 f，采样率为 fs，信号长度为 N。

2. 对于正频率部分，频率轴范围为 [0, fs/2]，对应的索引范围为 [1, N/2+1]。

3. 对于负频率部分，频率轴范围为 [-fs/2, 0)，对应的索引范围为 [N/2+2, N]。

4. 如果要将频率移动到中心位置，需要考虑正负频率部分。对于正频率部分，其原始频率计算公式为：

   原始频率 = f * fs / (fs / 2) = 2f

对于负频率部分，其原始频率计算公式为：

   原始频率 = -f * fs / (fs / 2) = -2f

综合考虑正负频率部分，原始频率的计算公式为：

   原始频率 = (-1)^((index-1)/(N/2)) * abs(index-1) * f * fs / (fs / 2)

其中，index 是傅里叶变换结果中频率分量的索引。

通过以上步骤，你可以计算出将频率移动到中心位置后，对应的原始频率。请注意，计算的结果可能受到信号处理和傅里叶变换的参数设置的影响，如采样率、信号长度等。

相关问题

python对数据进行离散傅里叶变换,为什么横坐标关于y轴对称

在离散傅里叶变换中，横坐标表示的是频域中的频率，频率的取值范围是从0到采样率的一半。由于离散傅里叶变换是基于复数的运算，因此频域中的值可以表示为实部和虚部的和，也就是说，对于频域中的每个频率，都存在一个共轭的负频率。因此，频率轴是以采样率的一半为对称轴的。

具体地说，如果我们用 $f$ 表示频率，采样率为 $F_s$，则离散傅里叶变换的频率轴上的取值可以表示为：

$$f_k=k\cdot \frac{F_s}{N},\quad k=0,1,\cdots,N-1$$

其中，$N$ 表示采样点数。由于离散傅里叶变换是一个对称的变换，因此频率轴上的取值也是对称的，即：

$$f_{N-k}=-f_k$$

这就是为什么在离散傅里叶变换的结果中，频率轴是以采样率的一半为对称轴的原因。

matlab将图沿y轴对称

可以使用flip函数来将图像沿y轴对称：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 沿y轴对称
img_flip = flip(img, 2);

% 显示原图和对称后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_flip);
title('Flipped Image');

其中，flip函数的第二个参数表示对称轴，2表示y轴。