p68 频谱:绝大多数信号可分解若干不同频率的正弦波, 些正弦波中,频率最低的称为信号的基波,其余称为信号谐波,相当于该信号的基本频率.频率等于基频整数倍的正弦波分量称为谐波. 1.fft2  fftshift  对数变换后 的图像与频谱对比 I=imread('coins.png'); F=fft2(im2double(I)); F1=fftshift(F); F=abs(F1); T=log(F+1); imshow(F); I=imread('coins.png'); F=fft2(im2…

1.applylut功能: 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作.语法:A = applylut(BW,lut)举例lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2);BW1 = imread('text.tif');BW2 = applylut(BW1,lut);imshow(BW1)figure, imshow(BW2)相关命令:makelut2.bestblk功能:确定进行块操作的块大小.语法:siz = bestblk([m n],k)[mb,nb] = best…

curvelet下载的curvelet工具包,有以下三个文件:fdct_usfft_matlab.fdct_wrapping_matlab.mecv三个文件夹添加到matlab路径中即可. curvelet matlab示例代码理解: 1. fdct_wrapping function C = fdct_wrapping(x, is_real, finest, nbscales, nbangles_coarse) % fdct_wrapping.m - Fast Discrete Curvele…

I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件 I1 = rgb2gray(I); subplot(,,);imshow(I1); %显示原图像 fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换 sfftI1=fftshift(fftI1); %直流分量移到频谱中心 RR1=real(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^+II1.^);…

fftshift 作用:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果.将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift就是对换数据的左右两边比如 x=[1 2 3 4] fftshift(x) ->[3 4 1 2] IFFTSHIFT Inverse FFT shift.(就是fftshift的逆)(IFFTSHIFT undoes t…

说明:本文为转载http://blog.csdn.net/myathappy/article/details/51344618 Matlab fftshift 详解 一.实信号情况 因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠,所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0] 1)实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果.大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加fs的结…

reference: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fftshift.html 一.实信号情况 因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠,所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0]: 1)实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果.大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加fs的结果.故要得到正确的结果,只需将视…

[自我理解] fft:可以指定点数的快速傅里叶变换 fftshift:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果. 将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift(fft(fftshift(x))) 先将s搬到中心,然后fft变换,再将变换后的移到中心. 使用fftshift(fft(fftshift(x)))后的效果: 1.不改变频…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +…

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1…