matlab中OTFde=real(fftshift(fft2(ifftshift(ipsfde))));的意思

时间: 2023-09-25 15:08:17 浏览: 105
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如何使用 FFT2：如何在 Matlab 中应用二维 FFT 函数-matlab开发

这行代码的作用是将输入的点扩散函数（ipsfde）通过傅里叶变换转换为光学传递函数（OTFde）。具体步骤如下： 1. ifftshift函数将ipsfde进行逆移位操作，将其中心对齐到数组的中心。 2. fft2函数对移位后的ipsfde进行二维傅里叶变换，得到频域图像。 3. fftshift函数将傅里叶变换后的频域图像进行移位操作，将其中心对齐到数组的中心。 4. real函数取实部，得到光学传递函数OTFde。 总的来说，这行代码实现了将点扩散函数转换为光学传递函数的过程。
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Matlab中的二维傅里叶变换与图像处理工具详解

首先，二维傅里叶变换（FFT）在Matlab中通常通过fft2函数实现，该函数对二维数组进行离散傅里叶变换。fftshift函数则用于调整频域数据的对称性，使得中心频率位于正中央。以下是一个基本的步骤： matlab % ...
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MATLAB中同态滤波算法的图像处理应用

I_fft = fft2(I_log); I_fft_shift = fftshift(I_fft); % 设计高通滤波器 filter_size = size(I,1); filter = fspecial('average', [15 15]); % 创建一个平均滤波器作为示例 filter = 1 - filter; % 取反，作为高通...

分析matlab代码NPower=sum(NP(:))/prod(size(noise)); NCORR=fftshift(real(ifft2(NP))); IP=abs(fft2(I).^2); IPower=sum(IP(:))/prod(size(I)); ICORR=fftshift(real(ifft2(IP))); L=deconvwnr(K,PSF,NCORR,ICORR); handles.img=L; axes(handles.g2); cla; imshow(handles.img); guidata(hObject,handles);

具体来说，代码中的变量NP表示噪声功率谱，而NCORR表示噪声的自相关函数。代码中将NP进行求和并除以其大小，得到噪声功率的平均值NPower。然后通过傅里叶变换、逆傅里叶变换以及位移操作，得到噪声的自相关函数NCORR...

请帮我更改一下代码让图片显示与原图片大小一致，function Exponential_high_filter_Callback(hObject, eventdata, handles)%指数高通滤波 % hObject handle to Exponential_high_filter (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axis off; %%关闭坐标轴显示 global im; %%声明全局变量 global str; im = imread(str); Image=imnoise(im,'gaussian'); FImage=fftshift(fft2(double(Image))); [N,M]=size(FImage); g=zeros(N,M); r1=floor(M/2); r2=floor(N/2); d0=[20 50]; %截断频率 为 D0=50 n=2; for i=1:2 for x=1:M for y=1:N d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2); h=exp(-0.5*(d0(i)/d)^n); g(y,x)=h*FImage(y,x); end end g=ifftshift(g); g=real(ifft2(g)); end axes(handles.axes2); imshow(uint8(g));

FImage=fftshift(fft2(double(Image))); [N,M]=size(FImage); g=zeros(N,M); r1=floor(M/2); r2=floor(N/2); d0=[20 50]; %截断频率 为 D0=50 n=2; for i=1:2 for x=1:M for y=1:N d=sqrt((x-r1)^2+(y-r2)^2); h...

function butterworth_low_Callback(hObject, eventdata, handles)%巴特沃斯低通滤波 % hObject handle to butterworth_low (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axis off %%关闭坐标轴显示 global im; %%声明全局变量 global str; im=imread(str); I=im2double(im); A=imnoise(I,'salt & pepper',0.06); %椒盐噪声 J=fftshift(fft2(A)); [x, y]=meshgrid(-128:127, -128:127); %产生离散数据 z=sqrt(x.^2+y.^2); %幅度值 D1=40; %滤波器的截止频率 n=4; %滤波器的阶数 H1=1./(1+( z/D1).^(2*n)); %滤波器1 K1=J.*H1; %滤波 L1=ifft2(ifftshift(K1)); %傅里叶反变换 axes(handles.axes2); imshow(real(L1));给我修改一下

J = fftshift(fft2(A)); [x, y] = meshgrid(-128:127, -128:127); %产生离散数据 z = sqrt(x.^2 + y.^2); %幅度值 D1 = 40; %滤波器的截止频率 n = 4; %滤波器的阶数 H1 = 1./(1 + (z/D1).^(2*n)); %滤波器1 ...

用Matlab编写一下代码%2.1 s=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG');%读入原图像 i=rgb2gray(s) i=double(i) j=fft2(i); %傅里叶变换 k=fftshift(j); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(k)); %对数变换 m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心 RR=real(m); %取傅里叶变换的实部 II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2); %计算频谱府幅值 A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255; % 归一化 b=circshift(s,[800 450]); %对图像矩阵im中的数据进行移位操作 b=rgb2gray(b) b=double(b) c=fft2(b); %傅里叶变换 e=fftshift(c); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(e)); %对数变换 f=fftshift(c); %直流分量移到频谱中心 WW=real(f); %取傅里叶变换的实部B ZZ=imag(f); %取傅里叶变换的虚部 B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2); %计算频谱府幅值 B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255; % 归一化 subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像') subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));;title('平移图像') subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱'); subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱')

你可以在Matlab编辑器中打开一个新的.m文件，将这段代码复制粘贴进去。代码如下： matlab s=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG'); % 读入原图像 i=rgb2gray(s); i=double(i); j=fft2(i); % 傅里叶变换 k=...

%傅里叶变换与反变换% clc;clear;close all I=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230516102725.jpg '); I=rgb2gray(I); figure(1); subplot(231); imshow(I); title('原图像'); H=fft2(I); HH=abs(fftshift(H)); subplot(232); imshow(log(1+HH),[]) title('幅度谱'); ang=angle(H); subplot(233); imshow(ang,[]); title('相位谱'); I_man=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230524091841.jpg'); I_man=rgb2gray(I_man); subplot(234); imshow(I_man); title('原图像'); H_man=fft2(I_man); HH_man=abs(fftshift(H_man)); subplot(235); imshow(log(1+HH_man),[]) title('幅度谱'); ang_man=angle(H_man); subplot(236); imshow(ang_man,[]); title('相位谱'); figure(2); Hamp=abs(H); lamp=real(ifft2(Hamp)); subplot(221); imshow(log(1+lamp),[]); title('由Lena幅度谱重建的结果'); Hang=complex(cos(ang),sin(ang)); lang=real(ifft2(Hang)); subplot(222); imshow(lang,[]); title('由Lena相位谱重建的结果'); mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man)); lamp=real(ifft2(mix)); subplot(223); imshow(lamp,[]); title('Lena幅度、Cameraman香味重建的结果'); Hamp_man=abs(H_man); mix=complex(Hamp_man.*cos(ang),hamp_man.*sin(ang)); lang=real(ifft2(mix)); subplot(224); imshow(lang,[]); title('Cameraman幅度、Lena香味重建的结果');报错错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled27 (line 52) mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man));该怎么解决

在这个问题中，可能是因为 Hamp 和 ang_man 的大小不同，导致无法进行数组乘法运算。 可以尝试使用 imresize 函数将 Hamp 和 ang_man 调整为相同的大小，然后再进行数组乘法运算。具体方法如下： matlab Hamp_...

改正这段代码% 频谱分析 N = length(C); % 信号长度 f = (-N/2:N/2-1) * fs / N; % 频率序列 spectrum = fftshift(abs(fft(C))); % 绘制频谱图 figure; plot(f, spectrum); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); 完整代码： 复制 % 生成随机信号 fs = 1000; % 采样率 t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列 signal = randn(size(t)) + 1i * randn(size(t)); % 随机信号 % 汉明码编码 m = [real(signal); imag(signal)]; [H, G, C] = hamming_encode(m(:)'); % 频谱分析 N = length(C); % 信号长度 f = (-N/2:N/2-1) * fs / N; % 频率序列 spectrum = fftshift(abs(fft(C))); % 绘制频谱图 figure; plot(f, spectrum); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude');

spectrum = fftshift(abs(fft(C, Nfft))); % 绘制频谱图 figure; plot(f, spectrum); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); 这里使用了 nextpow2 函数来计算最近的2的幂次，然后对信号进行了零...

在MATLAB中如何使用FFT2和FFTSHIFT函数来处理图像，并通过动态范围压缩实现图象增强？请结合实际代码示例进行说明。

在MATLAB中，fft2函数用于执行二维傅里叶变换，而fftshift函数则用于调整频谱的中心位置。动态范围压缩通常指的是增强图像中的低强度频率成分，使其更容易被观察。具体步骤如下： 参考资源链接：[MATLAB实现...

把T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*np.square(t)); # % 生成信号 ht = np.conj(np.flipud(st)); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.spacing(1)+Z); plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(t*1e6,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(t*1e6,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(t*1e6,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(t*1e6,np.abs(np.angle(out)));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)');改为matlab代码

out = fftshift(ifft(fft(st).*fft(ht))); % 压缩后的信号 Z = abs(out); Z = Z(Z); Z = 20*log10(eps+Z); subplot(2,2,) plot(t*1e6,real(st)); title('(a)输入阵列信号的实部'); ylabel('幅度'); subplot(2,2,2) ...

% OFDM参数N = 200; % 子载波数目cp_len = 64; % 循环前缀长度fs = 1e6; % 采样率fc = 800e6; % 载波频率T = 1/fs; % 采样时间Ts = N*T; % OFDM符号时间T_cp = cp_len*T; % 循环前缀时间f = (0:N-1)*fs/N; % 子载波频率t = (0:N-1)*T; % 子载波时间t_cp = (N-cp_len:N-1)*T; % 循环前缀时间% 生成随机数据data = randi([0 15], 1, N);% 将数据进行16QAM调制data_mod = qammod(data, 16);% 将数据进行IFFT变换data_ifft = ifft(data_mod, 512);% 添加循环前缀data_cp = [data_ifft(end-cp_len+1:end) data_ifft];% 将OFDM符号变为基带信号baseband = real(exp(1j*2*pi*fc*t).*data_cp);% 绘制OFDM信号频谱figure;plot(f/1e6, 20*log10(abs(fftshift(fft(baseband)))));xlabel('频率（MHz）');ylabel('幅度（dB）');title('OFDM信号频谱');对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 ofdm (第 21 行) baseband = real(exp(1j*2*pi*fc*t).*data_cp);怎么改

您可以尝试将 t 和 data_cp 的大小改为 512，即： matlab ...plot(f/1e6, 20*log10(abs(fftshift(fft(baseband))))); xlabel('频率（MHz）'); ylabel('幅度（dB）'); title('OFDM信号频谱');

syms t;%syms的功能是什么? x=sym(exp(-2*abs(t)));% y= fourier(x)%语句的结果是什么? t = [0:0.01:9.99]; yt =exp(-2*abs(t-5));%语句的结果是什么? plot(t,yt) title('y(t)=exp(-2*abs(t-5))’) xlabel('t'); ylabel('y(t)'); N=1000: tau = 0.01: t = [0:0.01:9.99]; yt = exp(-2*abs(t-5)): Y = fftshift(tau*(fft(yt)));%语句的结果是什么? plot(t,real(Y));%语句的结果是什么? title('Y(jwk)实部’); xlabel('t');ylabel('real(Y)’): plot(t,imag(Y));%语句的结果是什么? title('Y(jwk)虚部’); xlabel('t'):ylabel('imag(Y)'):

Y = fftshift(tau*(fft(yt))); 是将变量 N、tau、t 和 yt 定义，然后对 yt 进行傅里叶变换，将结果存储在变量 Y 中。 plot(t,real(Y)); 是将变量 t 和变量 Y 的实部画成图像。 plot(t,imag(Y)); 是将变量 t 和...

怎样给左图添加标题size_fft1=247; size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); subplot(122) imagesc(imag(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2))));colorbar; caxis([0,0.8]);colormap(jet);axis off;title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); clf; subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); title('实部','Fontsize',15); subplot(122) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

out = fftshift(ifft(fft(st).*fft(ht))); % 计算循环卷积 Z = abs(out); Z = Z/max(Z); Z = 20*log10(eps+Z); tt = t*1e6; figure('units','normalized','position',[0.1,0.1,0.8,0.8],'Color','w'); subplot(2,2,...

在MATLAB中，如何应用二维傅里叶变换（fft2）及频域中心化（fftshift）函数处理图像，并结合动态范围压缩实现图像增强？请提供具体的代码示例。

MATLAB提供了一系列函数来实现这一过程，其中包括二维傅里叶变换（fft2）和频域中心化（fftshift）等。动态范围压缩则是一种增强图像对比度的方法，它通过调整图像的动态范围来使得细节更加清晰可见。下面将展示如何...

根据以下代码N=8; x=randi(3,1,N); x1=qammod(x,N); f=1:N; t=0:0.001:1-0.001; w=2*pi*f.'*t; % w1=2*pi*(f+0.2).'*t; y1=x1*exp(1j*w*(0:1/8:1-1/8)); x2=ifft(x1 ,N); plot(t,real(y1)); hold on; stem(0:1/8:1-1/8,real(x2)*N,'-r'); legend('模拟调制实现','IDFT实现') title('OFDM 的模拟调制实现与IDFT实现') x3=fft(x2)实现OFDM初始调制参数： 星座调制：QPSK 子载波数量：16 OFDM符号个数：1 子载波间隔：1kHz 时域离散化采样速率：2.56MHz （2）请使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写

根据上述代码，以下是使用模拟调制与FFT/IFFT两种方法完成OFDM调制的MATLAB程序编写： 方法一：使用模拟调制 matlab % OFDM初始调制参数 M = 4; % 星座调制:QPSK N = 16; % 子载波数量 L = 1; % OFDM符号个数 ...

matlabfft滤波

J = fftshift(fft2(original, size(H, 1), size(H, 2))); % 滤波处理 K = J .* H; % 傅里叶反变换 filtered = real(ifft2(ifftshift(K))); % 裁剪滤波后的图像大小 filtered = filtered(1:size(original, 1), 1:...
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基于HSV空间的同态滤波图像处理Matlab实现

F1 = fft2(f1); % 傅里叶变换 F1 = fftshift(F1); % 频谱搬移 [height, width] = size(F1); H = HomomorphicFiltering(gamma_H, gamma_L, c, D0, height, width); g1 = H.*F1; % 同态滤波 g1 = ifft2...
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F = fft2(double(I_gray)); F_shifted = fftshift(F); % 设计低通滤波器 H = fspecial('average', size(I_gray)); % 应用低通滤波器 G = H .* F_shifted; G_shifted = ifftshift(G); % 逆傅里叶变换 I_freq_enhanced...

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