图像fft matlab 频谱的零频率系数被移到频谱中间,关于fftshift----将零频率的分量移到频谱的中心...

是的，您说得对。在做图像的频域分析时，通常需要对图像进行二维快速傅里叶变换（FFT），得到图像的频域表示。由于图像的频域表示是一个矩阵，其中左上角表示的是零频率分量，而右下角表示的是最高频率分量。为了便于观察和分析，我们通常需要将零频率分量移到频谱的中心，这个操作就称为fftshift。

在MATLAB中，可以使用fftshift函数对二维矩阵进行fftshift操作。具体使用方法为：

B = fftshift(A);

其中，A为原始的二维矩阵，B为fftshift后得到的矩阵。

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用Matlab编写一下代码%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')

你可以在Matlab编辑器中打开一个新的.m文件，将这段代码复制粘贴进去。代码如下：

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')

请注意，在运行这段代码之前，需要将`C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG`改为你本地存储该图片的路径。如果运行成功，你将看到一个包含4个子图的图像窗口，分别显示原图像、平移后的图像以及两个频谱图像。

matlabfft频谱分析

MATLAB 中可以使用 `fft` 函数对信号进行频谱分析。下面是一个简单的示例：

% 生成测试信号
Fs = 1000;          % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;  % 时间序列
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号

% 对信号进行 FFT
N = length(x);
Y = fft(x);
P2 = abs(Y/N);
P1 = P2(1:N/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = Fs*(0:(N/2))/N;

% 绘制频谱图
plot(f,P1)
title('单边幅值谱')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('幅值')

这段代码首先生成了一个测试信号，然后使用 `fft` 函数对其进行 FFT，得到频域幅值谱。最后，使用 `plot` 函数绘制出单边幅值谱。

需要注意的是，这里得到的是单边频谱，因此需要将幅值翻倍（除了直流分量和 Nyquist 频率分量）。如果需要得到双边频谱，则需要使用 `fftshift` 函数将频谱移到中心位置，并将其与相应的频率向量一起绘制。