一维阵列的Numpy FFT(快速傅立叶变换)

时间:2015-05-29 11:02:47

标签: python arrays opencv numpy fft

我有一个简单的一维数组,如[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0],它描述了一个平方脉冲。我想将此脉冲转换为频域,并使用下面的代码绘制其幅度谱(我从OpenCV Python Tutorials得到它):

squareimpulse = np.array([0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])

img = (squareimpulse)
f = np.fft.fft(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

该脚本适用于f = np.fft.fft2(img)的二维数组,但不适用于我只有一维的情况。

希望我们能解决这个问题。

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

plt.magnitude_spectrum(img)
plt.show()

嗯,严重的是,imshow函数不接受只是一个值列表。见http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.imshow

答案 1 :(得分:0)

我将plt.imshow(.....)更改为plt.plot(.....),脚本现在正在运行!

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

    squareimpulse = np.array([0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])

    img = (squareimpulse)
    f = np.fft.fft(img)
    fshift = np.fft.fftshift(f)
    magnitude_spectrum = (np.abs(fshift))

    plt.subplot(121)
    plt.plot(img)
    plt.title('Input Image')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.subplot(122)
    plt.plot(magnitude_spectrum)
    plt.title('Magnitude Spectrum')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.show()