Matlab实现短时傅里叶变换的方法

可以根据需要自由选择参数，包括步长和窗函数种类，以实现短时傅里叶变换。

这是关于高效傅里叶变换的资料，适合学习高效傅里叶变换的技术和方法。

Matlab中实现图像傅里叶变换的源代码

MATLAB离散傅里叶变换实现代码已验证无误。

在执行时间的基准测试下，详细比较了多种FFT算法的实现，这些实现都基于Matlab开发。

这份MATLAB源代码演示了二维分数傅里叶变换的过程，设计简单易懂，特别适合图像加密应用。

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。

在MATLAB编程中，可以不依赖现有函数，自行实现快速傅里叶变换算法。这种方法允许用户深入理解算法背后的数学原理与运行机制。

提出了一种基于二维短时傅里叶变换的干涉相位图滤波方法。首先，将干涉相位数据转变成指数，利用二维短时傅里叶变换进行处理，设置阀值，并进行二维短时傅里叶逆变换；最后，求取复数相位，获得滤波后干涉相位。试验结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构，并清除了残余点，有助于提高干涉测量的精度。