np.fft.fft2里的k空间坐标的意义

时间: 2023-08-04 20:10:21 浏览: 104
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matlab-fft.zip_matlab. FFT_频谱分析

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在二维傅里叶变换中，`np.fft.fft2`返回的结果是一个与输入数组大小相同的数组，其中每个元素都对应于输入数组中某个位置的频率分量。这个频率分量对应于在二维空间中的一个波矢量（k-vector），其坐标可以通过以下公式计算得到： ``` kx = 2 * pi * (x / Nx) ky = 2 * pi * (y / Ny) ``` 其中，`Nx`和`Ny`是输入数组的大小，`x`和`y`是对应元素在输入数组中的位置。这里的 `kx` 和 `ky` 分别表示了在 x 和 y 方向上的波矢量大小，单位为弧度/长度单位。因此，可以把 `kx` 和 `ky` 看作是在 k 空间中的坐标，用来描述输入数组中不同频率分量的位置。
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data1=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/cp10-bx133fs.npy') data2=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/zhizi_cp10-bx133fs.npy') # 进行全矩阵FFT变换 nx=1333 ny=711 kx=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(nx,30e-6/nx))*2*np.pi ky=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(ny,16e-6/ny))*2*np.pi KX, KY = np.meshgrid(kx, ky) k = np.sqrt(KX**2 + KY**2) extent=[min(kx),max(kx),min(ky),max(ky)] print(type(KX)) print((KX.shape)) #kx, ky = np.meshgrid(kx, ky) mid1=np.fft.fft2(data1) mid1=np.fft.fftshift(mid1)所得的k空间坐标轴范围是多少

根据你提供的代码，可以看出 KX 和 KY 是通过 np.meshgrid 函数生成的二维数组。因此，KX 和 KY 的形状与输入的 kx 和 ky 的形状相同，即 (ny, nx)。 在这种情况下，根据你的代码，kx 和 ky 是...

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f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f)什么意思

具体到代码实现中，np.fft.fft2() 函数可以对二维图像进行傅里叶变换，其返回值是一个复数数组，表示图像的频域表示。而 np.fft.fftshift() 函数则是将频域中的直流分量移到频谱的中心，以便于后续的滤波操作。...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

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sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。 第三个图应该命名为 "Log_Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为对数功率，单位为未知。

scipy.fftpack.fft函数

具体的计算公式为：y(j) = (x * exp(-2*pi*sqrt(-1)*j*np.arange(n)/n)).sum()，其中x是输入的数组，n是傅里叶变换的长度。函数会根据n的取值对输入数组进行截断或者补零。\[1\] 根据引用\[2\]中的代码，我们可以...

python绘制频谱图 使用scipy.fft

这里使用了plot函数来绘制频谱图，其中xf是频率轴，np.abs(yf[:n//2])是FFT数据的绝对值，乘以2/n是为了进行归一化。可以调整ylabel和xlabel来显示坐标轴的标签。 完成这些步骤后，就可以得到一个简单的频谱图了。

import scipy.io as scio import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn import svm import matplotlib.pyplot as plt import random from sklearn.datasets import make_blobs test_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\AllData.mat') train_data = scio.loadmat('D:\\python-text\\label.mat') print(test_data) print(train_data) data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'] print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # print(data4) # print(type(data4)) data2 = data2.tolist() data2 = random.sample(data2, 200) data2 = np.array(data2) data3 = data3.tolist() data3 = random.sample(data3, 200) data3 = np.array(data3) # data4,data3= make_blobs(random_state=6) print(data2) print(data3) # print(type(data3)) # 创建一个高斯内核的支持向量机模型 clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=1000) clf.fit(data2,data3.reshape(-1)) pca = PCA(n_components=2) # 加载PCA算法，设置降维后主成分数目为2 pca.fit(data2) # 对样本进行降维 data4 = pca.transform(data2) # 以散点图的形式把数据画出来 plt.scatter(data4[:, 0], data4[:, 1], c=data3,s=30, cmap=plt.cm.Paired) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() xlim = axis.get_xlim() ylim = axis.get_ylim() # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) # print("xx:", xx) # print("yy:", yy) # 生成一个由xx和yy组成的网格 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) # print("X:", X) # print("Y:", Y) # 将网格展平成一个二维数组xy xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,linewidth=1, facecolors='none') plt.show()修改一下错误

data2 = np.concatenate((test_data['B021FFT0'], test_data['IR007FFT0']), axis=0) data3 = train_data['label'].reshape(-1) # 随机打乱数据集 indices = np.arange(data2.shape[0]) np.random.shuffle(indices)...
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import librosa import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path = "Actions - Devils Words/mixture.wav" # sr=None声音保持原采样频率， mono=False声音保持原通道数 data, fs = librosa.load(path, sr=None, mono=False) L = len(data) print('Time:', L / fs) #0.025s framelength = 0.02 #NFFT点数=0.025*fs framesize = int(framelength * fs) print("NFFT:", framesize) #画语谱图 plt.specgram(data, NFFT=framesize, Fs=fs, window=np.hanning(M=framesize)) plt.ylabel('Frequency') plt.xlabel('Time(s)') plt.title('Spectrogram') plt.show()

最后通过调用 plt.ylabel、plt.xlabel 和 plt.title 来设置坐标轴和标题，然后使用 plt.show() 展示语谱图。 您可以根据需要调整帧长度和 NFFT 点数来获得所需的时间和频率分辨率。此外，还可以尝试不同的...

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