傅里叶变换和逆傅里叶变换numpy

最新推荐文章于 2025-03-31 11:22:44 发布
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本文介绍了傅里叶变换的理论基础，包括时域与频域的概念，以及相位的相关知识。强调了傅里叶变换将周期信号转化为频域信号的原理，并指出该过程可逆。接着，通过程序实现部分，详细讲解了如何使用numpy进行傅里叶变换和逆傅里叶变换，包括变换的复数数组结果以及如何进行数值范围的映射和调整。

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理论基础

时域：以时间为横坐标
频域：以频率的倒数为横坐标，可以看出，频域更加简单。
在这里插入图片描述
相位：与时间差有关的一个概念。

傅里叶说，任何连续周期信号，可以由一组适当的正弦曲线组合而成。我们知道，正弦曲线可以转换为频域信号，所以：任何连续周期信号，都可以转换成频域信号。并且这个过程是可逆的。
在这里插入图片描述

程序实现

1. 傅里叶变换

numpy.fft.fft2
  1. 实现傅里叶变换。
  2. 返回一个复数数组。
numpy.fft.fftshift 效果如图所示
将零频率分量移到频谱中心。 在这里插入图片描述 
20*np.log( np.abs( fshift ) )
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