img(:, :, i) = abs(ifft2(S_IF(:, :, i))).^2带有下标的赋值维度不匹配。

时间: 2024-05-21 16:14:49 浏览: 43
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fft_ifft.rar_fft_ifft_ifft_基2fft

这个错误通常出现在赋值语句的左右维度不一致时。在这个例子中，img是一个三维数组，而abs(ifft2(S_IF(:, :, i))).^2 是一个二维数组。因此，在对img的第三维进行赋值时，左右维度不匹配，导致了这个错误。 你可以检查一下img的大小，以及ifft2(S_IF(:, :, i)).^2的大小是否一致。如果不一致，你需要将ifft2(S_IF(:, :, i)).^2的结果转换为与img相同的大小，再进行赋值。具体的方法取决于你的需求，可以使用插值等方法进行转换。
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MATLAB-FFT.zip_site:www.pudn.com

2. **重采样**：结合IFFT（逆快速傅里叶变换），可以实现信号的频率重采样。 3. **谱分析**：pwelch函数可以进行功率谱估计，用于噪声分析、信号功率测量等。 五、学习资源 "MATLAB中FFT的使用方法.doc"文档很...

img(:, :, i) = abs(ifft2(S_IF(:, :, i))).^2;维度不一致

这个问题可能出现在 S_IF 的维度与 img 的维度不一致上。你可以检查一下这两个变量的维度。 如果 S_IF 的维度是 (M, N)，那么 img 的维度应该是 (M, N, P)，其中 P 是图像的帧数。 如果维度不一致，你可以使用 ...

img(:, :, i) = abs(ifft2(S_IF(:, :, i))).^2带有下标的赋值维度不匹配怎么办

你可以先检查一下赋值语句左边 img(:, :, i) 的维度是否和右边 abs(ifft2(S_IF(:, :, i))).^2 的维度相同。如果不同，你可以尝试调整维度或者使用其他的赋值方式。例如，你可以使用 reshape 函数来调整维度，...

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

具体来说，算法首先通过FFT计算分母，并计算分子的两部分（其中一部分使用了差分算子），然后通过IFFT计算出分子除以分母的结果。接着，算法对计算得到的梯度进行$L_1$正则化，并更新残差。最后，算法计算当前的损失...

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

mid = (left + right) // 2 # 如果目标元素在中间位置左边，缩小右边界 if arr[mid] > target: right = mid - 1 # 如果目标元素在中间位置右边，扩大左边界 elif arr[mid] < target: left = mid + 1 # ...

Button pushed function: Button1 function Button1Pushed(app, event) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', ['Image Files ...' ... '(*.jpg, *.png, *.bmp)']}, 'Select an image file'); if isequal(filename,0) % 用户取消了选择 return; end % 读取图片 global img1 img1 = imread(fullfile(pathname, filename)); end % Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); end

根据您提供的代码，img1变量应该被定义为全局变量了。但如果在Button_7Pushed回调函数中MATLAB仍然无法识别img1，请确保在App Designer中已经正确设置了按钮的回调函数属性，并且两个回调函数都在同一个.m文件...

运行代码 Button pushed function: Button1 function Button1Pushed(app, event) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', ['Image Files ...' ... '(*.jpg, *.png, *.bmp)']}, 'Select an image file'); if isequal(filename,0) % 用户取消了选择 return; end % 读取图片 global img1 img1 = imread(fullfile(pathname, filename)); end % Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); end显示img1无法识别

if isempty(img1) errordlg('请先读取图像','错误'); return; end % 其他代码... end 在上述代码中，使用global关键字声明img1变量是全局变量，并在需要的地方使用该变量。在使用前，还添加了一个...

% Button pushed function: Button1 function Button1Pushed(app, event) [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', ['Image Files ...' ... '(*.jpg, *.png, *.bmp)']}, 'Select an image file'); if isequal(filename,0) % 用户取消了选择 return; end % 读取图片 global img1 img1 = imread(fullfile(pathname, filename)); end % Button pushed function: Button_7 function Button_7Pushed(app, event) global img1 z1=str2double(app.mEditField2.Value); z2=str2double(app.mEditField3.Value); z3=str2double(app.mEditField4.Value); z4=str2double(app.mEditField5.Value); z5=str2double(app.mEditField6.Value); z6=str2double(app.mEditField7.Value); z=z1+z2+z3+z4+z5+z6; lambda=str2double(app.nmEditField1.Value); k=2e9*pi/lambda; Gx=15.36e-3;Gy=8.64e-3;N=4096; pixel=8e-6;L=pixel*N; x1=linspace(-L/2,L/2,N); y1=linspace(-L/2,L/2,N); [X1,Y1]=meshgrid(x1,y1); E0=ones(N); E0((abs(X1)>Gx/2)|(abs(Y1)>Gy/2))=0; angle0=im2double(img1)*2*pi; E0(1509:2588,1089:3008)=E0(1509:2588,1089:3008).*exp(1i.*angle0); H0=fftshift(fft2(fftshift(E0))); H=H0.*exp(1i.*k.*z.*sqrt(1-(lambda.*(X1/L/pixel)).^2-(lambda.*(Y1/L/pixel)).^2)); E=(fftshift(ifft2(fftshift(H)))); img=abs(E); figure pcolor(X1,Y1,img); %二维图像 set(gca,'fontname','times new roman','fontsize',15); %坐标轴设置 xlabel('\itx','fontname','times new roman','fontsize',20); %x方向标注 ylabel('\ity','fontname','times new roman','fontsize',20); %y方向标注 caxis('auto'); shading interp;colormap jet;colorbar; end

2. 在 Button_7Pushed 函数中，变量 z1~z6 可能需要进行有效性检查，以确保用户输入的值是合理的（例如，不应该输入负数等）。 3. 变量 Gx、Gy、N、pixel、L、x1、y1、X1、Y1、E0、H0、H、E、img 等命名可能需要更...
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python编写一段程序，读入图像 Fig0464(a）(car_75DPI Moire).tif，进行如下频域滤波。 （1）观察并显示该图像的幅度谱 ，记录幅度谱中 “类沖激”的坐标位置为x=54.1 y=43.9，x=54.1 y=84.4，x=56.7 y=164.2，x=56.7 y=205.6，x=110.9 y=40.1，x=110.9 y=81.0，x=113.0 y=161.2，x=113.0 y=202.6，使用 notchfunc函数构造陷波滤波器 (3)陷波滤波器和幅度谱相乘，用plt.imshow显示结果，进行傅立叶反变换用plt.imshow显示结果

pos = [(54.1, 43.9), (54.1, 84.4), (56.7, 164.2), (56.7, 205.6), (110.9, 40.1), (110.9, 81.0), (113.0, 161.2), (113.0, 202.6)] for p in pos: x, y = p print("坐标位置为: x={:.1f} y={:.1f}".format(x, ...

陷波滤波和莫尔模式消除。背景知识：(1）陷波滤波器拒绝事先定义的特定频率通过。 由于零相移滤波器必须是关于原点对称的，因此，一个中心位于(uo，vo）的附波在位置(-u, -vo)必须有一个对应的陷波。 本实验提供了一个notchfunc 函数来生成成对的陷波。 def notchfunc(u, V, De, height, width): """生成成对的陷波函数 Args: u(int)：陷波位置坐标 u（图像坐标） v (int)：陷波位置坐标 v（图像坐标） De (int）：截止频率 height (int)：高 width (int)：宽 Returns: 陷波函数图像：滤波器 用python编写一段程序，读入图像 Fig0464(a）(car_75DPI Moire).tif，进行如下频域滤波。 （1）观察并显示该图像的幅度谱 (2）保存幅度谱，使用软件记录幅度谱中 “类沖激”的坐标位置为x=54.1 y=43.9，x=54.1 y=84.4，x=56.7 y=164.2，x=56.7 y=205.6，x=110.9 y=40.1，x=110.9 y=81.0，x=113.0 y=161.2，x=113.0 y=202.6使用 notchfunc 构造陷波滤波器 (3)陷波滤波器和幅度谱相乘，显示结果，进行傅立叶反变换显示结果

coords = [(54.1, 43.9), (54.1, 84.4), (56.7, 164.2), (56.7, 205.6), (110.9, 40.1), (110.9, 81.0), (113.0, 161.2), (113.0, 202.6)] # 构造陷波滤波器 notch_filter = np.zeros(img.shape) # 遍历坐标位置，...

使用matlab进行利用二维傅里叶正变换和反变换在 cameraman.if上添加斜纹正弦波，分别显示其图像和对应傅里叶变换频谱

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用python编写一段程序，读入图像 Lenna_gray. png，图像尺寸为（512，512），进行如下频域滤波。设计一个截止频率为 50的二阶布特沃斯低通滤波器，中心化显示该滤波器，其中滤波器的尺寸为读入图像2倍。使用该滤波器对图像进行full滤波，比较滤波前后的结果。

img_filtered = np.abs(np.fft.ifft2(img_filtered_fft)) img_filtered = img_filtered[:height, :width] # 去除填充 img_filtered = img_filtered / np.max(img_filtered) * 255 # 比较滤波前后的结果 compared_...

错误使用 - 整数只能与同类的整数或双精度标量值组合使用。 出错 lena (第 43 行) subplot(2,2,4);imshow(img-g,[]);title('High Pass Filtered Image');

if sqrt((i-256)^2+(j-256)^2) <= D0 H(i,j) = 1; end end end % 理想高通滤波器 D0 = 50; H = zeros(512,512); for i=1:512 for j=1:512 if sqrt((i-256)^2+(j-256)^2) >= D0 H(i,j) = 1; end end end %...

利用matlab编程,打开一幅图像,对其进行dft变换,并置其不同区域内的系数为零,进行i

if sqrt((i-cx)^2 + (j-cy)^2) <= R f(i,j) = 0; end end end % 进行IDFT变换 f = ifft2(f); % 显示原图像和处理后的图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('原图像'); subplot(1,2,2); ...

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资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。