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clc; clear;
data = imread('zxc.jpg'); % 数据——最好比卷积核的尺寸大
data = im2double(data);
data = rgb2gray(data); % rgb转为灰度图像
% subplot(1,3,1);
% imshow(data);
title('原始图像')
zidai = fft2(data);
%subplot(1,3,2);
figure(3)
imshow(real(zidai)); % 一般只要实部
title('自带的fft2生成的"频域"图像');
size_data = size(data);
M = size_data(1); % 图(原始数据矩阵)的长
N = size_data(2); % 图(原始数据矩阵)的宽
% 下面是傅里叶正变换必备的一些矩阵:
Wm = exp(-j*2*pi/M);
Wn = exp(-j*2*pi/N); % 不同G中用不同的W
Em = zeros(M);
En = zeros(N); % E是辅助计算矩阵
Gm = zeros(M)+Wm;
Gn = zeros(N)+Wn; % G是计算时要用的矩阵
F = zeros(M,N); % F是转换到频域的结果
% 对Gm的计算: 循环长度为M
fprintf('二维离散傅里叶变换开始:\n');
for row = 0:M-1
for col = 0:M-1
Em(row+1,col+1) = row * col;
Gm(row+1,col+1) = Gm(row+1,col+1)^Em(row+1,col+1);
end
end
% 对Gn的计算: 循环长度为N
for row = 0:N-1
for col = 0:N-1
En(row+1,col+1) = row * col;
Gn(row+1,col+1) = Gn(row+1,col+1)^En(row+1,col+1);
end
end
F = real(Gm*data*Gn); % F = Gm*f*Gn是计算公式,一般只要实部
% subplot(1,3,3);
% imshow(F);
title('手写的myfft2生成的"频域"图像');
error = sum(sum((real(F)-real(zidai)).^2));
if error < 10^(-10)
fprintf('自带与手写结果一致!\n');
else
fprintf('不一致!\n');
end