1樓：墨汁諾
y=fft(y,512);
f =10*f*[0:256]/512;
fp=2*sqrt(y.*conj(y));％幅度譜xp=angle(y); ％相位譜
gl=abs(y).^2; %功率譜
magif=ifft2(abs(f2));%幅度重構pha=angle(f2);%取相位
phaif=ifft2(exp(j*pha));%相位重構資料是x(i)，共n個點，取樣頻率是fsampledt = 1/fsample
df = 1/n/dt
f = 0:df:(n-1)*df
x=fft(fftshift(x))
plot(f,real(x))
plot(f,imag(x))
2樓：四舍**入
首先要寫出影象的函式，不妨設為f；
然後求它的傅立葉變換g=fft(f);
求幅度譜f1=atan(g);
求相位譜f2=angle(g);
stem(f1,'--','fill');
stem(f2,'--','fill')
3樓：匿名使用者
首先要寫出影象的函式，不妨設為f；
然後求它的傅立葉變換g=fft(f);
求幅度譜f1=atan(g);
求相位譜f2=angle(g);
stem(f1,'--','fill');
stem(f2,'--','fill')
matlab怎樣畫一個訊號的幅度譜和相位譜
4樓：就醬挺好
繪製訊號
baix(n)的幅度譜和相位譜：
k=-25：25、du
w=(pi/12.5)*k。
zhix=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n』*k)。
magx=abs(x); %繪製daox(n)的幅度譜，subplot(3,1,2);stem(magx);title(『理想採專樣訊號序列
屬的幅度譜』)。
angx=angle(x); %繪製x(n)的相位譜。subplot(3,1,3);stem(angx) ; title (『理想取樣訊號序列的相位譜』)。
用matlab進行傅立葉變換。傅立葉變換得到的相位譜、幅值譜有什麼用？怎麼分析？
5樓：萬能導師
對速度訊號進行傅立葉譜分析之後，其縱座標對應的幅值的物理意義是頻率。
傅立葉變換廣泛應用於物理、電子、數論、組合數學、訊號處理、概率論、統計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域。
例如在訊號處理中，傅立葉變換的典型用法是將訊號分解成頻譜——顯示與頻率對應的振幅的大小。
擴充套件資料：
訊號處理的基本內容包括變換、濾波、調製、解調、檢測、頻譜分析和估計。例如型別的傅立葉變換、正弦變換、餘弦變換、沃爾什變換等。濾波包括高通濾波、低通濾波、帶通濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、線性濾波、非線性濾波和自適應濾波。
頻譜分析包括確定訊號分析和隨機訊號分析。通常最常見的研究是隨機訊號分析，也稱為統計訊號分析或估計，通常分為線性譜估計和非線性譜估計。
譜估計包括週期圖估計、最大熵譜估計等。由於訊號型別的複雜性，當被分析訊號不能滿足高斯分佈和非最小相位條件時，就有了一種高階譜分析方法。
高階譜分析可以提供訊號的相位資訊、非高斯資訊和非線性資訊。自適應濾波和均衡也是應用研究的重要領域。自適應濾波包括水平lms自適應濾波、格點自適應濾波、自適應抵消濾波和自適應均衡濾波。
另外，還有陣列訊號處理等。
6樓：匿名使用者
影象的傅立葉變換可參考fft2，abs計算幅度譜，angle計算相位。
幅度譜一般代表影象的亮度資訊，相位譜代表影象的構造紋理資訊，你可有試驗使用相位譜和單位幅度譜重構影象。
7樓：匿名使用者
你把**貼出來啊，你這個寫法顯然生成的**沒調整好比如你的幅值圖和相點陣圖肯定是沒有換成log座標下歸一化處理，看到的賦值圖只有零頻率的亮點
你的相點陣圖應該也是相同的問題
要理解實部虛部建議你不要先從軟體給出的二維影象變換上來理解，好好看一下數學公式特別是有限長的離散傅立葉變換是怎麼在處理
**貼出來了之後再跟你談操作問題。
在 matlab 下如何實現對一組資料振幅譜和相位譜
8樓：匿名使用者
cl;img=imread('15.bmp');
%img=double(img);
f=fft2(img); %傅立葉變換
f=fftshift(f); %使影象
bai對稱
r=real(f); %影象頻域du實部
zhii=imag(f); %影象頻域虛部
margin=log(abs(f)); %影象幅dao度譜，加log便於顯版示
phase=log(angle(f)*180/pi); %影象相位譜
l=log(f);
subplot(2,2,1),imshow(img),title('源影象');
%subplot(2,2,2),imshow(l,),title('影象頻譜
權');
subplot(2,2,3),imshow(margin,),title('影象幅度譜');
subplot(2,2,4),imshow(phase,),title('影象相位譜');
9樓：匿名使用者
為什麼我覺得我以前見過這個問題
。。。資料專是屬x(i)，共n個點，取樣頻率是fsampledt = 1/fsample
df = 1/n/dt
f = 0:df:(n-1)*df
x=fft(fftshift(x))
plot(f,real(x))
plot(f,imag(x))
matlab數字影象處理,要求詳細解釋**,每個函式都要解釋.這個是對影象求幅值譜和相位譜,並對其進行重構.
10樓：匿名使用者
>> i=imread('辣椒bmp.bmp'); % 從當前目錄讀取影象
>> figure(1) % 建立一個檢視，取名1
>> imshow(real(i)); % 將影象i只取實部(如果是虛數的話)，並顯示在檢視1中
>> i=i(:,:,3); % 取影象i的藍色分量，1為紅色，2為綠色，3為藍色。
??? index exceeds matrix dimensions.
>> ffti=fft2(i); % 獲取2維離散傅立葉變化後的影象，儲存到ffti
>> sffti=fftshift(ffti); % 將傅立葉變化的中心移到影象中心，儲存到sffti
>> rrfdp1=real(sffti); % 取實部
>> iifdp1=imag(sffti); % 取虛部
>> a=sqrt( rrfdp1.^2+iifdp1.^2); % 取模，即實部於虛部的平方和再開方
>> a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225; % 灰度拉昇，將變換後的影象拉昇到0~255區間
>> figure(2) % 建立一個檢視，取名2
>> imshow(real(a)); % 將影象a只取實部(如果是虛數的話)，並顯示在檢視2中
>> b=angle(ffti); % 取虛數ffti的弧度
>> figure(3) % 建立一個檢視，取名3
>> imshow(real(b)); % 將影象b只取實部(如果是虛數的話)，並顯示在檢視3中
>> theta=30; % 角度常量
>> rr1=a*cos(theta); % rr1 = a*cos(30),注意，這裡可能有錯誤，30度角沒有轉到弧度，本意可能是cos(theta/180*pi);
>> ii1=a*sin(theta); % ii1 = a*sin(30),注意，這裡可能有錯誤，30度角沒有轉到弧度，本意可能是sin(theta/180*pi);
>> ffti1=rr1+i.*ii1; % 得到的實部rr1和虛部ii1組合成虛數ffti1
>> c=ifft2(ffti1)*255; % 2維傅立葉反變化後*255儲存到c
>> figure(4) % 建立一個檢視，取名4
>> imshow(real(c)); % 將影象c只取實部(如果是虛數的話)，並顯示在檢視4中
>> mm=150; % 常量
>> rr2=mm*cos(angle(ffti)); % 常量*cos(虛數ffti的弧度)
>> ii2=mm*sin(angle(ffti)); % 常量*sin(虛數ffti的弧度)
>> ffti2=rr2+i.*ii2; % 得到新的虛數ffti2
>> d=ifft2(ffti2); % 2維傅立葉反變化
>> figure(5) % 建立一個檢視，取名5
>> imshow(real(d)); % 將影象d只取實部(如果是虛數的話)，並顯示在檢視5中
11樓：嵇爾容
image=imread('原影象');
subplot(2,2,1)
imshow(image);
title('原圖');
spectrum=fft2(image);
subplot(2,2,2)
imshow(spectrum);
title('fft 變換結果');
subplot(2,2,3)
spectrum=fftshift(spectrum);
imshow(spectrum);
title('零點平移');
subplot(2,2,4)
imshow(log(abs(spectrum)),);
title('係數分佈圖');
%低通濾波
figure; %建立一張空白圖紙
subplot(2,2,1)
imshow(log(abs(spectrum)),);
title('係數分佈圖');
filter=zeros(180,240); %濾波陣列賦初值,全零；自己根據影象的解析度來確定，如180*240
r=50; %濾波視窗半徑,從中心到半徑視窗內濾波陣列賦值1for i=(180/2-r+1):(180/2+r);
for j=(240/2-r+1):(240/2+r);
filter(i,j)=1;
end;
end;
subplot(2,2,2)
imshow(filter,);
title('濾波視窗');
spectrumn=filter.*spectrum; %頻譜與濾波模板卷積
subplot(2,2,3)
imshow(log(abs(spectrumn)),);
title('濾波後頻譜');
spectrumn=ifftshift(spectrumn);
i2=ifft2(spectrumn);
subplot(2,2,4)
imshow(abs(i2),);
title('反變換影象');
這是我們以前做實驗時用的程式，用的傅立葉變換，你稍微改動下應該就行了~
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