在图像处理和雷达信号处理中经常需要二维傅里叶变换。 在此代码中，我使用 repmat 函数从一维余弦脉冲创建二维余弦脉冲并计算其傅立叶变换。 轴以 dB 标度归一化。 此代码是先前代码文件 ID：#46094 的扩展。

该笔记详细解释了如何应用 Matlab 二维 FFT 来过滤二维信号，例如图像。 展示了如何将 fft2 的输出连接到信号的实际傅立叶变换，特别是如何对简单滤波器的传递函数进行编码。

FFT2 优化。 许多图像处理应用程序需要大量使用具有相同维度的矩阵的 FFT2 例程（或者，在最一般的情况下，N 维 FFT）。 在这些情况下，MATLAB FFT2 会导致效率极低。 通常，通过将 N 维 FFT 拆分为多个一维 FFT，可以显着减少执行时间。 一个很好的技巧是应用 fft 运算符来改变必须进行 FFT 变换的一维向量长度的最小倍数。 您可以使用效用函数 fftw 来提高 fft 的速度，该函数控制 MATLAB 如何优化用于计算特定大小和维度的 FFT 的算法。 在以下示例中，规划器始终是“混合的”。 最佳向量化很大程度上取决于输入矩阵的维度。 选择最佳解决方案，比较所提出方法的执行时间。 路易吉·罗莎通过中央 35 67042 奇维塔迪巴尼奥拉奎拉 --- 意大利手机 +39 3207214179 电子邮件 luigi.rosa@tiscali.it 网站htt

快速傅立叶变换（时域抽取基二fft） 1. 编程思想 根据快速傅立叶变换的信号流图可知，可将整个过程中所有的数据组成一个二维数组data(N,M+1)，数组共有N行，M+1列（傅立叶变换分为M=log2(N)级，再加上第一级倒序数组输入，则共有M+1列）。除第一列单独赋值外，其余列则按照共同的规律来赋值。这里则详细说明其的规律性。 （1）对于第k列（k>1）： 可分为2^(M+1-k)个计算单元，各计算单元间相互独立进行离散傅里叶变换。 （2）对于第k列的第Mblock个计算单元

对二维函数数据进行傅里叶变换，得到输出传输数据。

本程序主要实现了二维傅里叶变换，其中先对图像矩阵进行预处理（即图像中心化），然后进行行傅里叶变换，再对其进行列变换，进行行列变换是调用自己写的一维傅里叶变换函数ImFFT实现的。程序输入为图像矩阵A，输出为其傅里叶变换结果Fuv，并绘制了其频谱图

D=fft2(f); 如何自己实现fft2呢？

自己编的FFT以及FFT2函数，从复数定义以及复数的运算开始写的，比较慢……