matlab绘制图像的幅度谱 相位谱
可以参考下面的代码：
首先要写出图像的函数，不妨设为f；
然后求它的傅里叶变换g=fft(f);
求幅度谱f1=atan(g);
求相位谱f2=angle(g);
stem(f1,'--','fill');
stem(f2,'--','fill')
扩展资料：
Matlab常用函数和命令
diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵
diary Matlab指令窗文本内容记录
diff 数值差分、符号微分
digits 符号计算中设置符号数值的精度
double 把其他类型对象转换为双精度数值
drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕
floor(x)：下取整，即舍去正小数至相邻整数
ceil(x)：上取整，即加入正小数至相邻整数
errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制
参考资料来源：百度百科-MATLAB
Y=fft(y,512);
F =10*f*[0:256]/512;
fp=2*sqrt(Y.*conj(Y));％幅度谱
xp=angle(Y); ％相位谱
gl=abs(Y).^2; %功率谱
magif=ifft2(abs(f2));%幅度重构
pha=angle(f2);%取相位
phaif=ifft2(exp(j*pha));%相位重构
数据是x(i)，共N个点，采样频率是fsample
dt = 1/fsample
df = 1/N/dt
f = 0:df:(N-1)*df
X=fft(fftshift(x))
plot(f,real(X))
plot(f,imag(X))
扩展资料：
相位谱是调整声音相位的，最容易理解的就是左右声道的位置调整，实际上相位还决定着其他很多声音的属性。
对于一个系统，能够通过其相位谱来判断该系统是否为线性相位系统。线性相位系统故名思义，看相位是否随频率线性变化。但相位谱的作用不仅限于此，奥本海姆在一篇经典文献中认为信号的相位包含的信息大于幅度，实际上从最初的最小相位系统，倒谱分析，到系统辨识，高阶谱估计等理论都是以相位谱为突破口。
参考资料来源：百度百科-相位谱
然后求它的傅里叶变换g=fft(f);
求幅度谱f1=atan(g);
求相位谱f2=angle(g);
stem(f1,'--','fill');
stem(f2,'--','fill')
F =10*f*[0:256]/512;
fp=2*sqrt(Y.*conj(Y));％幅度谱
xp=angle(Y); ％相位谱
gl=abs(Y).^2; %功率谱
plot(F,fp(1:257));
plot(F,xp(1:257));
plot(F,gl(1:257));
你补充解答不了．
