图傅里叶变换代码怎么写

Question

这种空域转换到图谱域的图傅里叶变化代码用python怎么写呢？

Answer 1

回复不易，麻烦关注下博主，后面还有问题直接私信我，谢谢！！！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个空域信号（例如，一个正弦波）
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间数组，表示从0到1秒的信号
frequency = 5  # 信号频率为5 Hz
signal = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)

# 进行傅里叶变换
fft_result = np.fft.fft(signal)
fft_freq = np.fft.fftfreq(len(fft_result), 1/fs)  # 获取频率数组

# 计算幅度谱和相位谱
magnitude_spectrum = np.abs(fft_result)
phase_spectrum = np.angle(fft_result)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Time Domain Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(fft_freq, magnitude_spectrum)
plt.title('Magnitude Spectrum (Frequency Domain)')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')

plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(fft_freq, phase_spectrum)
plt.title('Phase Spectrum (Frequency Domain)')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Phase (radians)')

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一个正弦波信号，然后对其进行傅里叶变换。通过计算傅里叶变换的幅度谱和相位谱，我们可以在频域中查看信号的特征。

请注意，这只是一个简单的例子，实际上，你可能会处理更复杂的信号或图像，并需要进行适当的前处理和后处理。此外，你可能还需要使用更先进的库或工具，如OpenCV或scipy，来处理图像和信号的傅里叶变换。