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。

相关问题

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。

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替换成一张图像的话，那么imFFTshift和imFFTabs就是这张图像的傅里叶变换的频率域表示。经过滤波器处理后，rim则是处理后的图像的空间域表示。

由于没有给出滤波器的设计代码，因此无法确定处理后的图像具体是什么样子的，但是可以确定，处理后的图像rim是一个二维的实数数组，可以通过imshow()函数进行可视化。至于频谱图，可以使用imshow()函数或者matplotlib库中的imshow()函数进行可视化。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。