帮我改写成c++ ComplexSignal Y = fft.transform(y); ComplexSignal H = fft.transform(h); ComplexSignal A = Operations.delta(gamma, H); ComplexSignal G = Operations.multiplyConjugate(gamma, H, Y); SignalCollector.free(Y); SignalCollector.free(H); ComplexSignal Z = G.duplicate(); RealSignal x = fft.inverse(G); RealSignal z = x.duplicate(); float threshold = (float)(lambda*gamma*0.5); RealSignal buffer = y.duplicate(); while(!controller.ends(x)) { fft.transform(x, Z); Z.times(A); Z.plus(G); fft.inverse(Z, z); wavelets.shrinkage(threshold, z, x, buffer); }

复数信号 Y = fft_transform(y);
复数信号 H = fft_transform(h);
复数信号 A = Operations_delta(gamma, H);
复数信号 G = Operations_multiplyConjugate(gamma, H, Y);
SignalCollector_free(Y);
SignalCollector_free(H);
复数信号 Z = G_duplicate();
实数信号 x = fft_inverse(G);
实数信号 z = x_duplicate();
float threshold = (float)(lambda*gamma*.5);
实数信号 buffer = y_duplicate();
while(!controller_ends(x)) {
fft_transform(x, Z);
Z.times(A);
Z.plus(G);
fft_inverse(Z, z);
wavelets_shrinkage(threshold, z, x, buffer);
}

相关问题

f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f)什么意思

这两行代码是进行二维傅里叶变换的核心代码，下面我来简单解释一下。

在图像处理中，傅里叶变换被广泛应用于频域滤波、图像增强、图像压缩等方面。傅里叶变换可以将一个时域信号（如图像）转换为其频域表示，用于分析其频率成分。具体来说，对于一个二维图像 $f(x,y)$，其傅里叶变换为 $F(u,v)$，公式如下：

$$F(u,v)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}f(x,y)e^{-j2\pi(\frac{ux}{M}+\frac{vy}{N})}$$

其中，$M$ 和 $N$ 分别是图像的宽和高，$u$ 和 $v$ 分别是频率域的横、纵坐标。

具体到代码实现中，`np.fft.fft2()` 函数可以对二维图像进行傅里叶变换，其返回值是一个复数数组，表示图像的频域表示。而 `np.fft.fftshift()` 函数则是将频域中的直流分量移到频谱的中心，以便于后续的滤波操作。这两个函数的作用可以用下面的代码来展示：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)

# 频域中直流分量的位置在左上角，移动到中心位置
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 显示结果
plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(np.log(1+np.abs(fshift)), cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行上述代码，可以得到如下的结果：


左图是原始图像，右图是对应的频谱图，可以看到频谱中心是亮的，表示该图像中低频分量比较多，即图像中存在较多的低频信息。

fft_frames = np.fft.fft(frames)

这行代码使用 `numpy` 库中的 `fft` 函数对所有帧进行离散傅里叶变换（DFT），将时间域的信号转换到频域。具体来说，这个函数对每个帧进行快速傅里叶变换（FFT），并返回一个数组 `fft_frames`，其中每一行都是一个帧的频域表示。每个元素表示对应的频率分量的振幅和相位，可以使用 `np.abs` 和 `np.angle` 函数分别提取它们。需要注意的是，由于 FFT 是一种线性变换，因此对于每个帧，其频域表示的长度应该为 `frame_length/2 + 1`，其中 `+1` 是因为 FFT 的输出是关于频率轴对称的，而 `frame_length/2` 是因为对于实值信号，频域的负频率部分是其复共轭的，因此只需要保留正频率部分即可。