x1=fftshift(fft2(qsjnoise));

时间: 2023-09-24 20:13:07 浏览: 76
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1.zip_fftshift函数_ifft2_图像 相频

这也是一段 MATLAB 代码，用于对变量 qsjnoise 进行二维 FFT（快速傅里叶变换）并进行频谱中心化。具体地说，fft2() 是 MATLAB 中进行二维 FFT 的函数，将 qsjnoise 变量作为输入，得到一个二维频域信号。fftshift() 是用于对频域信号进行中心化的函数，将频域信号的零频分量移到中心位置，方便观察和处理。最终得到的结果存储在变量 x1 中。
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Yy1=fftshift(fft(y2));

首先，使用fft函数对y2序列进行傅里叶变换，得到频域上的复数序列Yy1。然后，使用fftshift函数对Yy1进行频谱平移，将零频分量移到频谱的中心位置。 频谱平移的目的是为了方便后续的频谱分析和处理。在傅里叶变换...

x=double(qsjnoise); x1=fftshift(fft2(x)); x2=x1; %高斯低通滤波 [m,n]=size(x1); d0=30;%带宽 %%计算中心点坐标，这里使用fix函数向下取整，及直接舍去小数位。 m0=fix(m/2); n0=fix(n/2); for i=1:m for j=1:n d=sqrt((i-m0)^2+(j-n0)^2); h=1exp(-1/2(d^2/d0^2)); x2(i,j)=h*x1(i,j); end end qnoise=abs(ifft2(x2));%计算二维傅里叶逆变换的幅度谱 qnoise=mat2gray(qnoise);逐句注释

x1=fftshift(fft2(x)); % 对图像进行二维快速傅里叶变换，并将频谱移到中心 x2=x1; % 用变量 x2 存储处理后的频谱 [m,n]=size(x1); % 获取变换后的频谱的大小 d0=30;% 带宽 %% 计算中心点坐标，这里使用 fix 函数向...

解释一下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);

j=fft2(i); % 对灰度图像i进行二维离散傅里叶变换 2. 将变换结果中的直流分量移到频谱中心，以便更好地显示频谱。 k=fftshift(j); % 将傅里叶变换结果中的直流分量移到频谱中心 3. 对数变换，以便更好地...

H = fftshift(fft(h));生成几维矩阵

在使用 fft 函数进行傅里叶变换时，如果输入是一个 N 维数组，则输出也是一个 N 维数组。而使用 fftshift 函数后，输出的数组与输入数组具有相同的维数和尺寸。因此，如果输入的数组是一个一维向量，则输出也是一个...

X = fftshift(fft2(ifftshift(x)))/sqrt(numel(x));

2. fft2()：对反移位后的二维数组进行二维傅里叶变换。 3. fftshift()：将傅里叶变换后的结果进行移位操作，将原来在频谱中心的部分移动到频谱四周，将原来在频谱四周的部分移动到频谱中心。这一步的目的是为了...

a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));

2. 对频域表示进行fftshift操作，将频域中心点移动到图像中心位置。 3. 对移动后的频域表示取绝对值，并取对数，得到幅度谱的对数表示。 4. 使用mat2gray函数将幅度谱的对数值映射到0-1之间的范围内。 5. 使用imshow...

FFT y1=fftshift(y1)

这行代码的作用是将一维数组y1的FFT变换结果进行移位，使得频率为0的部分移到数组的中间位置。移位后的结果可以更方便地进行频域分析和处理。具体来说，这个函数会将y1的前一半部分移到数组的后一半位置，把后一半...

a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句注释

a=fftshift(fft2(qjynoise)); 这行代码的意思是对变量 qjynoise 进行二维傅里叶变换，并对结果进行频域移位操作，得到的结果存储在变量 a 中。 subplot(4,3,8); 这行代码的意思是将图像窗口分为 4 行 3 列共 12 ...

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);

这段代码主要是对图像进行去噪和图像复原的操作。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...

在MATLAB中，f_hat = fftshift((fft(f)))是什么意思

因此，f_hat = fftshift((fft(f)))的作用是将信号f进行傅里叶变换得到其频域表示，然后使用fftshift函数对频域信号进行移动，使其频谱中心对齐到数组的中心。最终得到的f_hat是一个与f相同大小的数组，表示f在频域中...

figure(1); A=imread('1.jpeg'); B=rgb2gray(A); imshow(B); C=fftshift(fft2(B)); figure(2); imshow(log(abs(C)),[ ]);关键函数源代码与注释分析

C = fftshift(fft2(B)); % 显示傅里叶变换的幅度谱 figure(2); imshow(log(abs(C)),[ ]); 注释解释： - % 读入图像：注释，表示读取图像。 - figure(1);：创建一个新的图像窗口，并将其标记为1。 - A = ...

for i = 1:numCPI RD_frame = RDC(:,(i-1)*numChirps+1:i*numChirps,:); RDMs(:,:,:,i) = fftshift(fft2(RD_frame,N_range,N_Dopp),2); end

这是一段 MATLAB 代码，用于将一个由多个 chirp 组成的连续波形序列进行快速傅里叶变换...这段代码使用循环对连续波形序列中的每一帧进行 FFT 变换，并对变换结果进行了移频和移位操作，最终得到了距离-速度图像数据。

S0_ff = fftshift(fft2(fftshift(S0))); S0_ff = abs(S0_ff); S0_ff = S0_ff/max(max(S0_ff)); S0_ff = 20*log10(S0_ff+1e-4);

2. fft2 函数对移位后的二维信号进行二维傅里叶变换。 3. abs 函数取得变换结果的幅度谱。 4. max(max(S0_ff)) 计算幅度谱的最大值。 5. S0_ff/max(max(S0_ff)) 将幅度谱进行归一化，使其最大值为 1。 6...

H=fftshift(fft([h zeros(1,num_nfft-Lch)].',num_nfft)); x_equalization=x_already1./repmat(H,1,num_nfft);

首先，信道的冲激响应 h 会被补零到长度为 num_nfft，然后进行 FFT 变换并移位。接着，将已经接收到的信号 x_already1 除以 H（即对信号进行均衡），得到 x_equalization。其中，repmat 函数是将 H 复制成与 x_...

fh1=fftshift(abs(fft(ht1))); f1=linspace(-block(1)/2,block(1)/2,length(fh1)); df=block(2)/length(t2);

具体来说，fft 函数计算时间域信号的傅里叶变换，得到频域信号。fftshift 函数将频域信号进行频移操作，使得频域信号的零频分量移到了中心位置。abs 函数将复数傅里叶系数的模取绝对值，得到幅度谱。linspace...

%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')

具体来说，%2.1s表示格式化输出一个字符串，其中2表示最小宽度为2，如果不足2位则在左侧补空格；.1表示精度为1，即只输出字符串中的第一个字符。但是在这段代码中，%2.1s并没有被用于实际的输出，可能是代码作者误用...
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而fftshift操作是将FFT变换结果中心化，以便更直观地进行频域分析。 在描述中提到的256*512，很可能指的是输入数据的大小，即在这个例子中，处理的数据矩阵是256行512列的。而实测时间0.07ms意味着该CUDA加速的频谱...

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