python如何将傅里叶描述子归一化
时间: 2023-10-13 16:26:52 浏览: 186
在Python中,可以使用以下代码来将傅里叶描述子进行归一化:
```python
import numpy as np
def normalize(fd):
# 计算所有特征值的平方和
norm = np.sqrt(np.sum(np.square(fd)))
# 归一化
fd_normalized = fd / norm
return fd_normalized
```
其中,`fd`是傅里叶描述子,`norm`是所有特征值的平方和,`fd_normalized`是归一化后的傅里叶描述子。
通过将每个傅里叶描述子除以其平方和的平方根,可以将其归一化为长度为1的向量。这将有助于比较不同的傅里叶描述子,并且使其更加稳定和可靠。
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首先,你需要导入SciPy库:
```python
import scipy.fft as fft
```
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```python
transformed_signal = fft.fft(signal)
```
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如果你想将变换后的信号从频域转换回时域,可以使用`ifft`函数:
```python
reconstructed_signal = fft.ifft(transformed_signal)
```
这将得到一个与原始信号相似的数组。