高效的傅里叶变换方法

短时傅里叶变换（STFT）是一种与傅里叶变换相关的数学变换，用于分析时变信号在局部区域的频率和相位特征。

在数字图像处理中，MATLAB快速傅里叶变换的源程序非常实用。将提供一个基础代码示例，您可以根据具体需求进行稍微修改。以下是代码结构： % 读取图像 image = imread('image_file.jpg'); % 将图像转换为灰度 image_gray = rgb2gray(image); % 快速傅里叶变换 fft_image = fft2(double(image_gray)); % 显示傅里叶变换结果 imshow(log(abs(fftshift(fft_image)) + 1), []); % 稍加调整用于特定需求 % 代码中的fftshift、abs和log可以按需修改 以上代码简明易用，为实现傅里叶变换提供了良好的基础。您可以根据图像特性和处理需求，稍作调整，适配不同的数字图像处理项目需求。

深入浅出地讲解图像傅里叶变换，并利用 MATLAB 代码进行实例演示。

利用FFT算法，可以快速便捷地计算傅里叶变换，并获得与输入数据单位一致的幅值结果。

FT：快速傅里叶变换

傅里叶变换用于分析和处理各种函数曲线，包括连续时间的矩形波和正弦波等。它是一种重要的数学工具，在信号处理和频谱分析中具有广泛的应用。

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。

【Matlab】展示快速傅里叶变换的示例

MATLAB开发：快速傅里叶变换。进行输入输出测试。