我正在尝试在Octave / Matlab中编写一个程序，旨在拍摄图像，对该图像执行2D快速傅立叶变换，然后将FFT数据分成一系列的平均值可以计算FFT强度。这些箱需要计算该谱的每个5度段的傅里叶谱的强度：
即。想象一下500x500阵列，然后将它分成72个相等的切片（就像切片披萨一样），每个切片相隔5度。然后，这些切片形成箱，并计算其中的平均值。
我理解为了产生这个，我必须将得到的FFT的笛卡尔坐标转换为极坐标，这样我就可以使用θ的值来计算二进制位。此外，要像披萨一样切割阵列，极坐标必须始于图像的中心。我知道如何做到这一点，但是一旦我完成了这个，我就被困在如何将阵列分成两个箱子。
有人可以帮忙吗？假设这个解释有意义吗？
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实际上，它并不完全清楚。
但我认为你的意思是在傅里叶域中的极坐标 ，在这种情况下，你可以从atan2(f_y, f_x) f_y和{{{{{}}获得每个点的角度。 1}}是傅里叶域中的y和x坐标。对于FFT，这些通常通过排序
f_x对于matlab，另请参阅fftshift