centered_fr_lena = fftshift(fftshift(fr_lena,1),2);

时间: 2024-04-28 15:20:32 浏览: 153
M

fft变换的matlab代码

这段代码使用了NumPy库中的fftshift()函数,将Lena图像的傅里叶变换结果进行了中心化处理。具体来说,该函数将频率域的直流分量移动到频谱的中心,使得频域的低频分量位于频谱的中心位置,高频分量位于频谱的四个角落。这有助于以更直观的方式观察图像在频域的特性。这段代码中,第二个参数1表示在第1个维度上进行移动,第三个参数2表示在第2个维度上进行移动。如果你还有其他问题需要问,可以继续提问。
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#include "axi.h" #include "navier-stokes/centered.h" #include "two-phase.h" #include "log-conform.h" #include "curvature.h" #define RHO_r 0.001 #define MU_r 0.001 #define RE 5. #define FR 2.26 #define LEVEL 7 #define BETA 0.1 #define WI 1.0 scalar lambdav[], mupv[]; u.n[right] = neumann(0); p[right] = dirichlet(0); u.t[left] = dirichlet(0); tau_qq[left] = dirichlet(0); f[left] = 0.; int main() { size (2.6); init_grid (1 << LEVEL); rho1 = 1.; rho2 = RHO_r; mu1 = BETA/RE; mu2 = MU_r/RE; mup = mupv; lambda = lambdav; DT = 2e-3; run(); } event init (t = 0) { scalar s = tau_p.x.x; s[left] = dirichlet(0.); fraction (f, - sq(x - 2.) - sq(y) + sq(0.5)); foreach() u.x[] = - f[]; } event acceleration (i++) { face vector av = a; foreach_face(x) av.x[] -= 1./sq(FR); } event properties (i++) { foreach() { mupv[] = (1. - BETA)clamp(f[],0,1)/RE; lambdav[] = WIclamp(f[],0,1); } } #if TREE event adapt (i++) { adapt_wavelet ({f, u.x, u.y}, (double[]){1e-2, 5e-3, 5e-3}, maxlevel = LEVEL, minlevel = LEVEL - 2); } #endif event logfile (i += 20; t <= 5) { scalar pos[]; position (f, pos, {0,1}); fprintf (stderr, "%g %g\n", t, 2.*statsf(pos).max); } #include "view.h" event viewing (i += 10) { view (width = 400, height = 400, fov = 20, ty = -0.5, quat = {0, 0, -0.707, 0.707}); clear(); draw_vof ("f", lw = 2); squares ("u.x", linear = true); box (notics = true); mirror ({0,1}) { draw_vof ("f", lw = 2); squares ("u.y", linear = true); box (notics = true); } save ("movie.mp4"); #if 0 static FILE * fp = popen ("bppm","w"); save (fp = fp); #endif }

解释 int nSize = pdPoints.size(); if (nSize < 3) { return; } vector<double>vdX; vector<double>vdY; double dMeanX = 0, dMeanY = 0; for (Point2d p : pdPoints) { vdX.push_back(p.x); vdY.push_back(p.y); dMeanX += p.x; dMeanY += p.y; } dMeanX /= (nSize * 1.); dMeanY /= (nSize * 1.); double Xi = 0, Yi = 0, Zi = 0; double Mz = 0, Mxy = 0, Mxx = 0, Myy = 0, Mxz = 0, Myz = 0, Mzz = 0, Cov_xy = 0, Var_z=0; double A0 = 0, A1 = 0, A2 = 0, A22 = 0; double Dy = 0, xnew = 0, x = 0, ynew = 0, y = 0; double DET = 0, Xcenter = 0, Ycenter = 0; for (int i = 0; i < nSize; i++) { Xi = vdX[i] - dMeanX; // centered x-coordinates Yi = vdY[i] - dMeanY; // centered y-coordinates Zi = Xi * Xi + Yi * Yi; Mxy += Xi * Yi; Mxx += Xi * Xi; Myy += Yi * Yi; Mxz += Xi * Zi; Myz += Yi * Zi; Mzz += Zi * Zi; } Mxx /= (nSize * 1.); Myy /= (nSize * 1.); Mxy /= (nSize * 1.); Mxz /= (nSize * 1.); Myz /= (nSize * 1.); Mzz /= (nSize * 1.); Mz = Mxx + Myy; Cov_xy = Mxx * Myy - Mxy * Mxy; Var_z = Mzz - Mz * Mz; A2 = 4.0 * Cov_xy - 3.0 * Mz * Mz - Mzz; A1 = Var_z * Mz + 4.0 * Cov_xy * Mz - Mxz * Mxz - Myz * Myz; A0 = Mxz * (Mxz * Myy - Myz * Mxy) + Myz * (Myz * Mxx - Mxz * Mxy) - Var_z * Cov_xy; A22 = A2 + A2; // finding the root of the characteristic polynomial // using Newton's method starting at x=0 // (it is guaranteed to converge to the right root) x = 0., y = A0; for (int i = 0; i < 99; i++) // usually, 4-6 iterations are enough { Dy = A1 + x * (A22 + 16. * x * x); xnew = x - y / Dy; if ((xnew == x) || (!isfinite(xnew))) { break; } ynew = A0 + xnew * (A1 + xnew * (A2 + 4.0 * xnew * xnew)); if (abs(ynew) >= abs(y)) { break; } x = xnew; y = ynew; } DET = x * x - x * Mz + Cov_xy; Xcenter = (Mxz * (Myy - x) - Myz * Mxy) / DET / 2.0; Ycenter = (Myz * (Mxx - x) - Mxz * Mxy) / DET / 2.0; dRadius = sqrt(Xcenter * Xcenter + Ycenter * Ycenter + Mz - x - x); pdCenter = Point2d(Xcenter + dMeanX, Ycenter + dMeanY);

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