np.fft.fft与no.fft.ifft的区别

时间: 2024-04-27 07:01:23 浏览: 294
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FFT_IFFT.rar_C++二维fft_二维 ifft

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np.fft.fft是numpy库中的快速傅里叶变换函数，用于将时域信号转换为频域信号，返回一个复数数组。而np.fft.ifft则是将频域信号转换为时域信号的函数，返回一个复数数组。 no.fft.ifft是NumPyro库中的函数，用于将频域信号转换为时域信号，返回一个实数数组。与np.fft.fft和np.fft.ifft不同的是，no.fft.ifft是使用Pyro库中的自动微分功能来计算傅里叶逆变换的梯度，因此可以用于概率编程中的变分推断等应用场景。
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imFFT = np.fft.fft2(im)#fuliyebianhua imFFTshift = np.fft.fftshift(imFFT)#zhongxinpindianyidong imFFTabs = np.abs(imFFTshift)#dingyihanshu,jiusanfudu imFFTabs = 30*np.log(imFFTabs)#yasuodongtaifanwei #filter design #process the image with the filter that you designed rimFFT = np.fft.ifftshift(imFFTshift) rim = np.real(np.fft.ifft2(rimFFT))

这段代码实现了图像的傅里叶变换和频谱图的显示，接着进行了滤波器的设计，最后将处理后的图像进行逆傅里叶...最后，np.fft.ifftshift()和np.fft.ifft2()分别进行了逆中心化和逆傅里叶变换，得到了处理后的空间域图像。

imFFT = np.fft.fft2(im)#fuliyebianhua imFFTshift = np.fft.fftshift(imFFT)#zhongxinpindianyidong imFFTabs = np.abs(imFFTshift)#dingyihanshu,jiusanfudu imFFTabs = 30*np.log(imFFTabs)#yasuodongtaifanwei #filter design #process the image with the filter that you designed rimFFT = np.fft.ifftshift(imFFTshift) rim = np.real(np.fft.ifft2(rimFFT))的输出

这段代码的输出是经过傅里叶变换和频谱分析后的图像频谱图，以及经过滤波器处理后的图像。具体来说，如果将代码中的变量im替换成一张图像的...需要注意的是，由于使用了30*np.log()函数，因此在显示时需要进行逆变换。

将 np.fft.fft2 得到的傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0，再经过 np.fft.ifft2 函数做傅里叶反变换得到直流分量置零后的图像（因为图像平均值被置零，因此 输出图像应该比原图暗些）。注意，np.fft.ifft2 函数的输出是复数，需用 np.abs 函数取其幅度得到输出图像

好的，您想请我使用 Python 中的 np.fft.fft2 和 np.fft.ifft2 函数进行图像傅里叶变换和反变换，并将傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0，得到直流分量置零后的图像，正确吗？那么我来帮您实现吧。 可以使用...

import numpy as np N = 32 n = np.arange(N) wn = np.random.uniform(0, 1, N) X1 = np.cos(2 * np.pi * n / N) * wn X2 = np.sin(2 * np.pi * n / N) X1_fft = np.fft.fft(X1) X2_fft = np.fft.fft(X2) X3_fft = X1_fft * X2_fft X3_fft[:N] = X3_fft[:N] / N X3_fft[N:] = 0 X3 = np.fft.ifft(X3_fft) X3 = np.real(X3) print(X3)

最后，使用np.fft.ifft函数对X3_fft进行逆傅里叶变换，得到X3，即两个信号的乘积的时域表示。因为傅里叶变换是线性变换，所以X3和X1、X2的乘积的时域表示是一样的。最后，使用np.real函数取实部，得到X3的实数部分。

4.编写程序，对图像进行傅里叶变换(np.fft.fft2()函数)，绘制其幅值谱（np.abs()函数），相位谱（np.angle()函数），然后在重构（np.fft.ifft2()函数）。

reconstructed_image = np.fft.ifft2(magnitude_spectrum * np.exp(1j * phase_spectrum)) 7. 最后，展示重构后的图像： python plt.imshow(reconstructed_image.real, cmap='gray') plt.title('...

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...然后，使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化，并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后，将输出图像进行限幅处理，转换为8位无符号整数类型，然后返回输出图像。

f1shift = np.fft.ifftshift(f_shift) img_back1 = np.fft.ifft2(f1shift) img_back = np.abs(img_back1)

然后，使用np.fft.ifft2()函数对反移位后的频域图像进行逆变换，得到时域的图像img_back1。这里的ifft2()函数是二维的逆变换函数。 最后，使用np.abs()函数将得到的复数值图像转换成实数值图像img_back，...

np.fft.ifft2函数的作用

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改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img_rot = np.fft.ifft2(fshift_rot_center).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2....

解释这段代码imfs[i, :] = np.fft.ifft(np.conjugate(filter_) * sp)

这段代码是用来计算逆傅里叶变换的结果，其中imfs表示结果矩阵，i表示子带的索引，np.fft.ifft表示傅里叶反变换，np.conjugate表示共轭复数，filter_表示滤波器，而sp则是经过傅里叶变换后的信号。通过将共轭复数...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst...

def add_noisy_image(image_path, output_path, epsilon=0.3, k=50): # 读取图片并调整大小 image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (128, 128), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) # 对图片添加噪声 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = image.shape FIM = fshift FIM_k = FIM[:k, :k] delta_f = np.max(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) - np.min(np.sqrt(np.real(FIM[:k, :k]) ** 2 + np.imag(FIM[:k, :k]) ** 2)) c = delta_f / epsilon d = delta_f * math.sqrt(2 * math.log(1.2 / 0.1)) / epsilon sensitivity = np.abs(FIM_k) / np.sqrt(epsilon) sensitivity2 = np.abs(FIM) / np.sqrt(epsilon) scale = sensitivity2 / epsilon b = d * scale p = 0.5 noise = np.random.laplace(scale=b, size=(rows, cols)) + np.mean(f) * p image_noise = fshift + noise f_ishift = np.fft.ifftshift(image_noise) image_back = np.fft.ifft2(f_ishift) image_back = np.real(image_back) # 调整大小并保存图片 im = cv2.resize(image_back, (47, 62), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image_back = np.uint8(im) cv2.imwrite(output_path, image_back) return image_back

这段代码实现了给一张图像添加拉普拉斯噪声的功能，具体实现步骤如下： 1. 读取一张灰度图像，并将其调整为 $128\times128$ 大小的图像。 2. 对图像进行傅里叶变换，得到频率域信息。 3. 根据输入参数 $k$，取频率...

np.fft和scipy.fft有什么区别

2. 接口：np.fft提供了一系列的FFT函数，包括fft、ifft、fft2等等，可以直接对数组进行FFT操作。而scipy.fft则提供了更多的功能和选项，例如支持不同的FFT算法、支持实数输入和输出、支持多维FFT等。 3. 默认行为：...

import numpy as np import time import scipy.signal # 定义一维卷积操作 def one_dimensional_convolution(data, kernel): return np.convolve(data, kernel, mode='same') # 生成预定义的卷积数据和卷积核 data = np.random.rand(1000000) kernel = np.random.rand(100) # 使用MMX/SSE/AVX指令集进行卷积计算 def vectorized_convolution(data, kernel): result = np.zeros_like(data) kernel_len = len(kernel) data_len = len(data) for i in range(data_len - kernel_len + 1): result[i:i+kernel_len] += data[i:i+kernel_len] * kernel return result # 使用FFT完成卷积计算 def fft_convolution(data, kernel): fft_size = 2 ** int(np.ceil(np.log2(len(data) + len(kernel) - 1))) data_fft = np.fft.fft(data, fft_size) kernel_fft = np.fft.fft(kernel, fft_size) result = np.fft.ifft(data_fft * kernel_fft)[:len(data)+len(kernel)-1] return np.real(result) # 进行性能比较 start_time = time.time() direct_result = one_dimensional_convolution(data, kernel) direct_time = time.time() - start_time start_time = time.time() vectorized_result = vectorized_convolution(data, kernel) vectorized_time = time.time() - start_time start_time = time.time() fft_result = fft_convolution(data, kernel) fft_time = time.time() - start_time # 比较结果给出每段代码的作用

其中 np.convolve 函数用于实现卷积计算。该函数的参数 mode='same' 表示输出与输入数据的长度相同。 - vectorized_convolution 函数实现了使用 MMX/SSE/AVX 指令集进行卷积计算的方法。该方法通过循环遍历...

import cv2 as cv #导入cv2 import numpy as np #导入numpy from matplotlib import pyplot as plt #导入matplotlib img = cv.imread('shape.png', 0) #读取图片 f = np.fft.fft2(img) #计算二维的傅里叶变换 fshift = np.fft.fftshift(f) #计算一维的傅里叶变换 rows, cols = img.shape #获取图像的行数和列数 crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像和高通滤波处理图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image') plt.axis('off') plt.show() rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

import cv2 as cv 的意思是导入名为cv2的模块，并将其命名为cv。cv2是一个用于计算机视觉的Python库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉方面的函数。通过导入cv2模块，并将其命名为cv，可以方便地使用其中的函数...

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) ...

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