python fftshift
时间: 2023-10-03 10:09:02 浏览: 72
Python中的fftshift函数是NumPy库中的一个函数,用于将一维或二维数组的零频分量移动到数组的中心。
在一维数组中,fftshift函数将数组从[-N/2, N/2-1]的范围移动到[0, N-1]的范围。这可以用于频谱分析中,使得负频率部分在中心,正频率部分在两侧。
在二维数组中,fftshift函数将数组的四个象限重新排序,使得频率为0的分量在数组中心。这在频域图像处理中很常见,用于将低频部分移到图像中心,高频部分在四个角落。
以下是使用fftshift函数的示例:
```python
import numpy as np
# 一维数组示例
x = np.arange(8)
x_shifted = np.fft.fftshift(x)
print(x_shifted)
# 二维数组示例
img = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
img_shifted = np.fft.fftshift(img)
print(img_shifted)
```
输出结果为:
```
[4 5 6 7 0 1 2 3]
[[9 7 8]
[3 1 2]
[6 4 5]]
```
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fftshift python
在Python中,fftshift函数用于将傅里叶变换结果的频谱从默认的左上角位置转移到中间位置。它可以通过调用numpy.fft.fftshift()来实现。这个函数通常与numpy.fft.fft2()一起使用,用于进行快速傅里叶变换。当我们想要可视化频谱时,使用fftshift可以使结果更易于理解,因为它将低频部分移到中心位置,而高频部分移到四周。在给定的代码中,fshift = np.fft.fftshift(f)将傅里叶变换结果f的频谱转移到了中间位置,然后使用这个转移后的频谱来进行可视化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【转载】python做图像的傅里叶变换——二维傅里叶变换](https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/123676231)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [用 python 实现FFT,绘制频谱图](https://blog.csdn.net/weixin_43537379/article/details/119636757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pyVMD_a.py](https://download.csdn.net/download/weixin_43864950/11222190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
python中np.fft.fftshift
`np.fft.fftshift`函数是numpy库中用于进行傅里叶变换频谱中心化的函数。它将频谱中的直流分量移动到频谱的中心,使得频谱的低频部分位于中心,高频部分位于四周。这样做的目的是为了方便观察和处理频谱。`np.fft.fftshift`函数的输入是傅里叶变换的结果,输出是进行频谱中心化后的结果。在实验中,通过调用`np.fft.fftshift`函数,可以将傅里叶变换的结果进行中心化处理,从而得到更直观的频谱图像。