在matlab中怎样用快速傅里叶变换算法求...

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-09-26 08:02 标签： 快速傅里叶变换算法
MATLAB-FFT 教你熟练掌握 中对数据进行快速傅里叶变换的一些技巧。
238万源代码下载-
&文件名称: MATLAB-FFT
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&&开发工具: matlab
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&详细说明：教你熟练掌握matlab中对数据进行快速傅里叶变换的一些技巧。-Teach you to master the data in matlab fast Fourier transform some tips.
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&&MATLAB中FFT的使用方法.doc
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&[] - 通过读入测量文件中的数据并对测量数据进行FFT变换，并求其功率谱，对数谱等，含详细说明，绝对原创。
&[] - burg算法,适用于数据噪声较大,fft之后不够平滑难以进行进一步的数学处理的情况.Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义(转载)_中华文本库
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Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义(转载) FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。
现在就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此啰嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0Hz），
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快速傅里叶变换MATLAB
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&&快​速​傅​里​叶​变​换​的​M​A​T​L​A​B​版​,​帮​你​弄​懂​算​法​。
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技术宅,移动方面的软硬件开发,数据挖掘与分析,通晓多种计算机语言,javascript、java、php、C和R语言使用较多。
大三成立第一间自己的公司,做了一件自己为之骄傲的事情。现在,第二次创业中,担任联合创始人兼产品与技术总监。
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&（非灰度图）
2. 利用函数fft2,对其进行快速傅立叶变换, 并利用函数fftshift 将变换后的图像原点移动到频率矩形的中心。
3. 利用abs()函数来得到傅立叶频谱;angle()函数得到相位图；
4. 利用imshow 来可视化图像，观察图像的特点；
一．结果（图像）：
二．分析说明：
1.在载入图片的时候要注意图片要存放到该文件的文件夹中。
2.下载的图片看似是灰度图，实际上并非是灰度图，所以加多了一句代码“A=rgb2gray(A)”
三．附件程序
A=imread('1.jpg'); %载入图片
A=rgb2gray(A)
B=fftshift(fft2(A));
% 进行傅立叶变换
subplot(231)
imshow(A);
title('原始图像');
subplot(232)
imshow(abs(B),[
title('原始频谱图');
subplot(233)
imshow(log(abs(B)),[
title('取对数后的频谱图');
subplot(234)
imshow(angle(B),[
title('相位图');
subplot(235)
imshow(real(B),[
title('实部图');
subplot(236)
imshow(imag(B),[
title('虚部图');
colormap(jet(64)) %给图片上色
阅读(5714)|
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历史上的今天
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blogTitle:'使用Matlab对灰度图像编程实现2D的傅里叶变换',
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