np.fft.fftshift

np.fft.fftshift() 是一个用于将 Numpy 中的一维或多维数组进行轴移的函数。它将数组沿着指定的轴进行循环移位，使得数组的中心点移动到数组的中心位置。这个函数在信号处理领域中非常常用，可以用于频谱分析、滤波器设计等等。

具体来说，np.fft.fftshift() 函数会将输入数组沿着指定轴移动一半的长度，然后将数组的前一半移动到数组的末尾，而将数组的后一半移动到数组的开头。这个操作可以保证数组的中心点位于数组的中心位置。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 np.fft.fftshift() 函数将一个一维数组进行轴移：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.fft.fftshift(x)

print(x)  # [1 2 3 4 5]
print(y)  # [4 5 1 2 3]

在这个例子中，我们首先定义了一个一维数组 x，然后使用 np.fft.fftshift() 函数将其进行轴移得到了数组 y。可以看到，数组 y 中的中心点位于数组的中心位置，而数组 x 中的中心点则位于数组的两端。

相关问题

np.fft.ifftshift和 np.fft.fftshift()函数

这两个函数都是Numpy库中傅里叶变换的相关函数，用于将经过傅里叶变换之后的结果进行逆变换或者转换到中心频率的处理。

具体来说，np.fft.ifftshift()函数实现了将逆变换之后的频域信号平移回原始的时域位置，它将频率分量的低频移到了数据的中心，然后将高频部分移到了数据的两端。这样做是为了将对称性全部放置在DFT(Discrete Fourier Transform)的零频分量中。在代码实现中，ifftshift()将信号的低频部分移动到频率分量的中心，由于DFT是周期性的，因此高频部分被移动到了低频分量的前面。

np.fft.fftshift()函数则是将频率分量的低频部分移到了数据的两端，高频部分移到了数据的中心。此函数常用于在需要对数据进行频谱分析之前，将其移动到中心频率的位置。移位操作仅适用于奇数字节，因为需要在中间放置零频分量。如果我们的数据长度为偶数，则将数据前面的一半放到数据FFT(快速傅里叶变换)的末尾，将FFT输出的一半移回到数据的前面。

def fft2c(img): return np.fft.fftshift(np.fft.fft2(np.fft.ifftshift(img)))

这段代码实现了二维傅里叶变换（FFT）。

首先，输入的图像通过 `np.fft.ifftshift` 被移到了频域的中心，这是为了避免频谱的低频部分位于图像边缘。然后，使用 `np.fft.fft2` 进行二维 FFT 计算，得到的是频域的复数值表示。最后，通过 `np.fft.fftshift` 将频域的原点移回到左上角。

这个函数的返回值是经过变换后的频域图像。