np.fft.iff2

最新推荐文章于 2023-12-04 11:02:36 发布
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np.fft.iff2使用方法

fft.ifft2(a, s=None, axes=(- 2, - 1), norm=None)：二维逆傅里叶变换。

官方文档：np.fft.ifft2详解

a：输入数组，可以为复数
s：输出数组的形状。
axes：指定变换的轴位，默认为最后两个轴。
norm：标准化。
注意：如果输入数据为k空间数据，表示方式为双通道（real+imag)，则需要将其转换为复数形式(a+bj)再进行输入，否则结果不正确。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 19 10:07:26 2019 @author: txx """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ori_img1=np.zeros((218,170,24)) ori_img1=ori_img1.astype(np.comp...
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欢迎关注我们，选择加"星标"或“置顶”更多技术，第一时间送达倒频谱定义倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一...
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同态滤波简介 是把频率滤波和空域灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它根据图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。 同态变换一般是指将非线性组合信号通过某种变换，使其变成线性组合信号，从而可以更方便的运用线性操作对信号进行处理。 同态滤波基本流程 S(x,y) 取对数 傅里叶变换 频域滤波 傅里叶逆变换 取指数 T(x,y) 代码 import cv2 import math import numpy as np import matplotlib.pyp
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EVM(Eulerian Video Magnification,欧拉视频放大或欧拉影像放大)是一种将视频中的微小变化进行放大的算法，正如论文标题所说《Eulerian Video Magnification for Revealing Subtle Changes in the World》，该算法可以将视频中的微小变化转变为肉眼可以
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python numpy.fft.fft和ifft
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傅里叶变换和反傅里叶变换
傅里叶变换
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np.fft.fft2和np.fft.rfft2的区别
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`np.fft.fft2`和`np.fft.rfft2`都是用于进行二维快速傅里叶变换（FFT）的函数，但它们之间有一些重要的区别： 1. **输入数据**： - `np.fft.fft2`：对实数和复数输入数据都适用。 - `np.fft.rfft2`：只适用于实数输入数据。 2. **输出结果**： - `np.fft.fft2`：输出的频谱是一个复数数组，包含负频率和正频率的信息。 - `np.fft.rfft2`：输出的频谱是一个实数数组，只包含正频率的信息。由于输入是实数，负频率的信息可以通过复共轭对称性推导出来。 3. **计算效率**： - `np.fft.rfft2`由于只计算正频率的信息，通常比`np.fft.fft2`更高效，特别是对于大尺寸的输入数据。 4. **输出形状**： - `np.fft.fft2`：输出的频谱形状与输入数据形状相同。 - `np.fft.rfft2`：输出的频谱形状在最后一个维度上会有所不同，具体取决于输入数据的形状。对于偶数长度的输入，最后一个维度的长度是输入长度的一半加一；对于奇数长度的输入，最后一个维度的长度是输入长度的一半向上取整。 以下是一个简单的示例，展示了这两个函数的使用： ```python import numpy as np # 创建一个二维实数数组 data = np.random.rand(4, 4) # 使用 np.fft.fft2 进行二维FFT fft_result = np.fft.fft2(data) # 使用 np.fft.rfft2 进行二维 FFT rfft_result = np.fft.rfft2(data) print("Input data shape:", data.shape) print("FFT result shape:", fft_result.shape) print("RFFT result shape:", rfft_result.shape) ``` 在这个示例中，`fft_result`和`rfft_result`的形状会有所不同，具体取决于输入数据的形状。
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