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

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')

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
plot(F,fp(1:257));

plot(F,xp(1:257));

plot(F,gl(1:257));
你补充解答不了．

当然可以代替