傅里叶变换怎么输出代码实现

傅里叶变换可以使用多种方式进行输出，常见的方式包括：

1. 输出变换后的频率分量大小：使用 `numpy.abs()` 函数计算变换结果的幅值，即每个频率分量的大小。

import numpy as np

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4])

# 进行傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)

# 输出幅值
print(np.abs(X))

2. 输出变换后的相位角：使用 `numpy.angle()` 函数计算变换结果的相位角，即每个频率分量的相位角度。

import numpy as np

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4])

# 进行傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)

# 输出相位角
print(np.angle(X))

3. 输出变换后的复数表示：傅里叶变换可以看作是一个复数函数的分解，因此可以使用 `numpy.real()` 和 `numpy.imag()` 函数分别计算变换结果的实部和虚部，即每个频率分量的复数表示。

import numpy as np

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4])

# 进行傅里叶变换
X = np.fft.fft(x)

# 输出复数表示
print(np.real(X))
print(np.imag(X))

注意，在使用 NumPy 库进行傅里叶变换时，需要将输入信号长度设置为 $2^n$，否则需要使用补零等方式进行处理，以避免计算结果出现异常。同时，使用 `numpy.fft.fftshift()` 函数可以将变换结果进行中心化处理，使得低频分量位于图像的中央位置。