通常情况下，如果要得到中间频率为零的图像，在fft变换之后，还要再经过fftshift 。因此，在图像的处理中，需要使用fft经过图像变换后的二维FFT，首先，要理解二维FFT的含义，否则很难理解它是如何工作的，第一列是原始图像和对应的频率信息，第二列是去除低频部分后逆FFT得到的图像 ， 第三列是图像去除高频部分后，通过逆FFT得到 。从第二列可以看出，高频对图像的细节有贡献，从白到黑的界限被保留了下来，原图中的大白和大黑没有区别 。
细小的白线和黑线无法显示 。所以低频对图像的亮度有贡献 。2.了解二维FFT的工作原理是先对行做亚一维FFT，使每个元素都是关于行的频率信息 ， 再对列做一维FFT，使每个元素都包含行和列的频率信息 。每个元素都是复数，取绝对值就可以得到幅度，从实部和虚部的比值就可以得到相位 。二维矩阵中的位置信息包括频率幅度和方向 。一维FFT不考虑方向 。
1、怎样利用digitalmicrograph对图象进行FFT既然可以下载这个软件，如果能找到相应的说明也是可以的 。但是有一个要求 ， 就是你最好是dm3格式的文件 。如果是JPEG或者TIFF格式的，就得转换图像格式 ， 比较麻烦 。第一种方法的一般方法如下:用DM打开图片，找到分析的范围，在ROItools中点击虚线框，按住ALT键，在分析区域周围画一个大小合适的正方形 。2.在工艺菜单下选择FFT，得到倒易空间的衍射图样，在ROItools中点击虚线 。画一条与中心点对称的直线，两端正好落在对称的两个衍射点上(离中心点最近的两点) 。3.在控制对话框中，读取L的值，应该是百万分之一单位，除以2，取其倒数作为d的值 。
2、MATLAB对一张 图像做傅里叶变换FFT的意义,已经 图像功率谱绘制【fft图像分析,TEM的FFT怎么分析】Gonzalez Edition <图像Processing >中的解释非常形象:一个恰当的比喻是把傅里叶变换比作玻璃棱镜 。棱镜是一种可以将光分解成不同颜色的物理仪器，每种成分的颜色由波长(或频率)决定 。傅立叶变换可以看作是一个数学棱镜 ， 它将一个函数根据频率分解成不同的分量 。当我们考虑光时 ， 我们讨论它的光谱或频谱 。同样，傅立叶变换使我们能够通过频率分量得到函数 。
例如图像中的大面积沙漠是灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而表面属性变化剧烈的边缘区域是灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高 。傅立叶变换在实际中有明显的物理意义 。如果F是一个能量有限的模拟信号，它的傅立叶变换代表F的频谱..从纯数学的角度来看 ， 傅立叶变换是把一个函数转换成一系列周期函数来处理 。
3、怎么用 fft快速傅立叶变换处理pcm,做到消去人声 FFT不需要，左右声道数据相减即可 。因为一般来说 ， 左右声道的音乐不一样，人声是一样的 。在图像处理的广泛应用领域中，傅立叶变换起着非常重要的作用，包括图像分析、图像增强和图像压缩 。fftshift的作用是使正负半轴的图像关于各自的中心对称 。
4、为什么 fft变换后 图像到边上去了在matlab中，经过fft变换后，数据的频率范围就在这个范围内 。而fftshift就是完成这个功能的 。通常情况下，如果要得到中间频率为零的图像，在fft变换之后 ， 还要再经过fftshift 。MATLABMATLAB是美国MathWorks公司生产的商用数学软件，作为算法开发、数据可视化、data 分析和数值计算的高级技术计算语言和交互环境 ， 主要包括MATLAB和Simulink 。
0,fs]排列的 。因此，需要将经过 fft变换后的 图像的[fs/2,fs]部分移动到[fs/2二维FFT和一维FFT是傅立叶变换在不同维度上的两种算法 。一维FFT又称快速傅立叶变换 ， 是将一维离散序列变换为一维复序列的有效算法 。它可以将序列从时域映射到频域 ， 可用于信号处理、图像压缩等领域 。一维FFT非常快，适用于短的离散序列 。二维FFT是图像在二维平面上的傅里叶变换，结果包含了图像的频率分布信息 。
二维FFT的算法是基于一维FFT算法的思想，先对每行进行一维FFT，再对每列进行一维FFT，完成整个图像的二维FFT 。总的来说 ， 二维FFT是一维FFT的延伸，本质上没有太大区别，只是在数据维度上有区别 ， 在应用中，二维FFT主要用于图像处理，对二维图像数据进行处理；一维FFT更适合处理一维信号数据 。
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