所以我用Numpy在Python中做了一些关于衍射的作业。我的结果根本就不是他们应该得到的结果,我很困惑。
我用来生成FFT的代码如下:
Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm))
ftfm.save(("Path"))
Matla
几个月前,我发现使用FFT算法( FFTW库)以最快的方式计算卷积。
使用下面的代码,我得到了有争议的结果。
导入
from scipy import fftpack
from numba import jit
用FFT卷积:
def conv_fft(X, R):
n = len(X)
a = fftpack.fft(X)
b = fftpack.fft(R)
c = a * b
e = fftpack.ifft(c)
result = e[n]
return result
使用公式的卷积:
@jit(cache=True)
de
说到蟒蛇,我是个新手。我大部分的编程都是用C++编写的。我有一个程序,它生成一个数据集的快速傅里叶变换,并在两个窗口中用matplotlib绘制数据和FFT。我不想绘图,而是想将数据输出到文件中。在C++中,这将是一个简单的任务,但我似乎无法在python中解决这个问题。因此,问题是,“我如何将powerx和powery输出到一个数据文件中,其中两个数据集中在单独的列中?下面是程序:
import matplotlib.pyplot as plt
from fft import fft
from fft import fft_power
from numpy import array
imp
我编写了一个C/C++代码,它使用Intel来计算包含300×200×200元素的数组的三维卷积。我想应用一个内核,它要么是3×3×3,要么是5×5×5。3D输入数组和内核都有实际值。
这个3D数组以按列的方式存储为double类型的一维数组。类似地,内核是double类型的,并且按列保存。例如,
for( int k = 0; k < nk; k++ ) // Loop through the height.
for( int j = 0; j < nj; j++ ) // Loop through the rows.
for( int i = 0; i
我需要对两个大数组进行一维卷积。我在C#中使用了这段代码,但它需要很长时间才能运行。
我知道,我知道!FFT卷积非常快。但是在这个项目中我不能使用它。这是项目的一个限制,不能使用FFT (请不要问为什么:/)。
这是我用C#编写的代码(顺便说一下,是从matlab移植过来的):
var result = new double[input.Length + filter.Length - 1];
for (var i = 0; i < input.Length; i++)
{
for (var j = 0; j < filter.Length; j++)
{
比较了用快速傅立叶变换和MATLAB fft实现的正向快速傅立叶变换。输入信号是高斯信号。代码:
FFTW使用C:
float *signal; /*input signal*/
int nt; /*length of the signal*/
fftw_complex *in, *out;
fftw_plan plan1;
in = fftw_malloc(nt*sizeof(fftw_complex));
out = fftw_malloc(nt*sizeof(fftw_complex));
for (j=0;j<nt;j++){
in[j][0]=(double
我实现了一种使用这样的高斯模糊图像的方法:
- image I , size = WxH
- kernel K , size = MxM
- padded the kernel PD to the size of the image
i.e for an image 5x5 and a kernel 3x3 after padding the kernel looks like:
0 0 0 0 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 x x x 0
0 0 0 0 0
where X is the value from the origi
我正在分析用Python编写的Cooley算法实现的复杂性(代码取自):
def fft(x):
N = len(x)
print N, N//2
if N <= 1:
return x
even = fft(x[0::2])
odd = fft(x[1::2])
T = [exp(-2j*pi*k/N)*odd[k] for k in range(N//2)]
return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)]
代码与网页中显示的示例运行良好;实际上,它似乎适用
我试图实现一种算法来高效地计算卷积和相关的组合,如下所示:
c(x,y)=(sum of i, (sum of j, a(x-i,y+j)*b(i,j)))
我知道一维卷积或相关可以通过
a conv b = ifft(fft(a).*fft(b))
a corr b = ifft(fft(a).*conjg(fft(b)))
但我不知道它们在二维或N-D问题中的组合。我认为它类似于二维卷积,但我不知道具体的演绎过程。
我有从加速度计获得的采样数据,每个轴上的加速度('x','y‘和'z')。 这些数据被存储为Pandas DataFrame,每个轴都有一列。 这样,我就可以像这样获得FFT: import pandas as pd
from scipy import fft
from typing import Optional
def fft_raw(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Calculates the raw Fast Fourier Transform of a Dat
我目前正在尝试先做一个正向fft,然后再做一个反向fft,但是它似乎不起作用。我使用的快速傅立叶变换是在fft.cpp (Halide/apps/ FFT )中找到的。我目前的目标只是尝试保存16x16平铺的图像。该16x16瓦片应该是正向的,然后是16x16瓦片的反向fft。我的问题是,由于某种原因,我的输出缓冲区的值是9000。下面是我的代码: //A program to make an fft of an image both ways (r2c, c2r)
//Plan of action:
//1.)Load in image into buffer using load_ima