为什么进行傅里叶位移（fftshift）之后相位会在0处发送突变，但是期望得到的图象是f=0处的值是在未进行fftshift的时候0处的值，且图象是连续的，该怎么用matlab实现这个

傅里叶变换（FFT）通常处理的是离散信号，在频率域上，数据点是均匀分布的。而傅立叶位移（fftshift）操作会将原信号的频谱在实部和虚部分别沿着中心对称移动，使得零频率成分移到正负频域的边缘。当图像中心（f=0）的值在未进行 fftshift 时位于原数据集的中心位置，而在执行了 fftshift 后它会移动到新数据集的一角。

这是因为fftshift改变了频谱的对称性，原本(0,0)处的零频率分量变成了新的边缘位置。当你直接读取新数据集的这个角点，你会发现对应的不是原0频率处的连续值，而是映射到该位置的新值。

要在 MATLAB 中观察这个问题并解决，你可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个简单的二维离散信号，例如全零数组，然后进行fftshift。

% 创建一个全零矩阵作为示例
signal = zeros([M N]);
% 对信号进行fftshift
shifted_signal = fftshift(signal);

2. 计算未经shift的零频率分量的位置，并将其与shift后的结果比较。

% 找出原始信号的中心位置
zero_freq_index = floor(size(shifted_signal)/2);

% 将原0频率值恢复至中心位置，这通常是通过反fftshift实现
original_zero_freq = ifftshift(shifted_signal, 2); % 2表示二维信号
restored_value = original_zero_freq(zero_freq_index(1), zero_freq_index(2));

3. 比较`restored_value`和未shift前的数据是否一致，确认是否有突变。

如果你需要创建一个连续函数，比如正弦波或高斯函数，然后再进行fftshift，可以先生成这样的函数，再进行fftshift操作。这样就能直观地看到fftshift如何影响零频率值的位置，以及如何影响整个频谱的连续性。