我需要将一段MATLAB代码转换成Python,这两方面我都做得不好。MATLAB中的代码使用fft和fftshift。我尝试在Python语言中使用NumPy。代码运行了,但当我比较结果时,它们并不匹配。我很感谢你的帮助。
以下是MATLAB代码:
h(1,1:Modes_number) = -1i*S;
hfft = fft(h);
hft0 = fftshift(hfft);
这是我写的Python代码:
h = np.zeros((1,self.cfg.Modes_number+1),dtype=complex)
for i in range(0, self.cfg.Modes_nu
我正在尝试将一段MATLAB代码转换为python。MATLAB代码是
for o = 1:orient
for s = 1:scale
M(:,:,s) = ifft2(imfft .* filter{s,o});
s_lc(:,:,o) = s_lc(:,:,o).*(M(:,:,s).^w(s));
end
end
其中,orient = 8,scale = 3,w= 1,-3,2,imfft =imfft2(图像),'filter‘是具有矩阵元素的单元
我想知道为什么对于2D矩阵,dft函数在OpenCVC++中比fft2慢得多。
以下C++代码来自
void fft2(const Mat in, Mat &complexI) {
Mat padded;
int m = getOptimalDFTSize(in.rows);
int n = getOptimalDFTSize(in.cols);
copyMakeBorder(in, padded, 0, m - in.rows, 0, n - in.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
Mat pl
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
我尝试使用从下载的cxcorr_fft在两个图像之间执行循环交叉相关。
function [ h ] = cxcorr_fft( a,b )
%CXCORR_FFT Calculates the circular crosscorrelation of the two input
% vectors using the fft based method
%
% Author: Johannes Schmitz, Oct. 16, 2013
% schmitz@ti.rwth-aachen.de
% zeropad to the same length M
if (len
我有一个问题,在计算fft的信号,是存储在一个矩阵使用matlab。我试图计算每一列的fft。
我试着这样做:
for k = 1: ncol
y1(k)= fft(y(:,k));
end
其中,y是我的矩阵,而ncol是矩阵中的列数,但是我仍然得到以下错误:
在赋值A(:) = B中,A和B中的元素数必须相同。
我有一个读入的csv文件(在Jupyter笔记本上使用python3,但从终端获得相同的结果)。我通过numpy.fft.fft模块计算快速傅立叶变换,得到一个奇怪的结果,数据的快速傅立叶变换返回原始数据-即一个复向量,其实部恰好等于(实部)输入数据,虚部完全等于0。代码如下所示:
with open('/Users/amacrae/Documents/PMDi/MCT/Jan10/msin287.csv', 'r') as f:
c = csv.reader(f)
y = np.array(list(c),dtype=float)
YF = n
我不做信号处理。但在我的领域,我将使用数据矩阵的光谱密度。在一个非常详细的层次上,我感到很困惑。
%matrix H is given.
corr=xcorr2(H); %get the correlation
spec=fft2(corr); % Wiener-Khinchin Theorem
在matlab中,xcorr2将计算该矩阵的相关函数。滞后程度将从-N+1到N-1不等。因此,如果矩阵H的大小是N by N,那么corr的大小将是2N-1 by 2N-1。对于离散化数据,我应该使用corr或corr的一半
另一个问题是,我认为维纳-金钦定理基本上是连续函数的。我一直认为Disc
我是Python新手。我以前在MATLAB中完成过这个特定的任务,我试图掌握Python的语法和特殊行为的诀窍,因为我将来将更多地使用这种语言。
任务:我取43,200个单个数据点(整数,但写成小数),一次在600个“窗口”上执行快速傅里叶变换,每次将这个窗口移动60个数据点。因此,这种转换将输出600傅里叶系数,720次-i将得到一个600 x 720矩阵(行,列)。
这些数据点最初包含在列表中,经过FFT处理后变成列向量。当我尝试从循环构建maxtrix时--取前600个点,FFT,并将它们转储到一个空数组中。拿下一个600,做同样的事情,但是现在把这两个列相加在一起,形成两行,然后三,然
我让这个循环在Matlab中生成一个Vandermonde矩阵,但是我想把它转换成Python代码。我想将matlab代码转换为python,或者有人知道如何在python中运行matlab代码,这也是非常有帮助的。
m = 100;
n = 15;
t = (0:m-1)'/(m-1);
A = [];
for i = 1:n
A = [A t.^(i-1)];
end
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
我想要采取两幅图像,并将它们在Matlab中使用二维快速傅立叶变换,而不是求助于conv2函数。但是,我不确定如何适当地填充矩阵并为卷积做准备。
数学运算如下:
A * B = C
在上面,*是卷积算子()。
下面的Matlab程序显示了填充和不填充矩阵的区别。我怀疑不填充矩阵会导致循环卷积,但我想要执行线性卷积而不混叠。
如果我对这两个矩阵进行填充,那么如何截断卷积的输出,使C的大小与A和B相同
A = rgb2gray(im2double(imread('1.png'))); % input A
B = rgb2gray(im2double(imread('2.pn