所以我用Numpy在Python中做了一些关于衍射的作业。我的结果根本就不是他们应该得到的结果,我很困惑。
我用来生成FFT的代码如下:
Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm))
ftfm.save(("Path"))
Matla
几个月前,我发现使用FFT算法( FFTW库)以最快的方式计算卷积。
使用下面的代码,我得到了有争议的结果。
导入
from scipy import fftpack
from numba import jit
用FFT卷积:
def conv_fft(X, R):
n = len(X)
a = fftpack.fft(X)
b = fftpack.fft(R)
c = a * b
e = fftpack.ifft(c)
result = e[n]
return result
使用公式的卷积:
@jit(cache=True)
de
我编写了一个C/C++代码,它使用Intel来计算包含300×200×200元素的数组的三维卷积。我想应用一个内核,它要么是3×3×3,要么是5×5×5。3D输入数组和内核都有实际值。
这个3D数组以按列的方式存储为double类型的一维数组。类似地,内核是double类型的,并且按列保存。例如,
for( int k = 0; k < nk; k++ ) // Loop through the height.
for( int j = 0; j < nj; j++ ) // Loop through the rows.
for( int i = 0; i
我需要代码来做2D内核密度估计(KDE),而且我发现SciPy实现太慢了。所以,我写了一个基于FFT的实现,但是有几件事情让我感到困惑。( FFT实现还强制执行周期性边界条件,这正是我想要的。)
该实现基于从样本创建一个简单的直方图,然后将其转换为一个高斯。下面的代码可以这样做,并将其与SciPy结果进行比较。
from numpy import *
from scipy.stats import *
from numpy.fft import *
from matplotlib.pyplot import *
from time import clock
ion()
#PARAMETER
我试图实现一种算法来高效地计算卷积和相关的组合,如下所示:
c(x,y)=(sum of i, (sum of j, a(x-i,y+j)*b(i,j)))
我知道一维卷积或相关可以通过
a conv b = ifft(fft(a).*fft(b))
a corr b = ifft(fft(a).*conjg(fft(b)))
但我不知道它们在二维或N-D问题中的组合。我认为它类似于二维卷积,但我不知道具体的演绎过程。
说到蟒蛇,我是个新手。我大部分的编程都是用C++编写的。我有一个程序,它生成一个数据集的快速傅里叶变换,并在两个窗口中用matplotlib绘制数据和FFT。我不想绘图,而是想将数据输出到文件中。在C++中,这将是一个简单的任务,但我似乎无法在python中解决这个问题。因此,问题是,“我如何将powerx和powery输出到一个数据文件中,其中两个数据集中在单独的列中?下面是程序:
import matplotlib.pyplot as plt
from fft import fft
from fft import fft_power
from numpy import array
imp
我有从加速度计获得的采样数据,每个轴上的加速度('x','y‘和'z')。 这些数据被存储为Pandas DataFrame,每个轴都有一列。 这样,我就可以像这样获得FFT: import pandas as pd
from scipy import fft
from typing import Optional
def fft_raw(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Calculates the raw Fast Fourier Transform of a Dat
我目前正在尝试先做一个正向fft,然后再做一个反向fft,但是它似乎不起作用。我使用的快速傅立叶变换是在fft.cpp (Halide/apps/ FFT )中找到的。我目前的目标只是尝试保存16x16平铺的图像。该16x16瓦片应该是正向的,然后是16x16瓦片的反向fft。我的问题是,由于某种原因,我的输出缓冲区的值是9000。下面是我的代码: //A program to make an fft of an image both ways (r2c, c2r)
//Plan of action:
//1.)Load in image into buffer using load_ima
因此,这种情况以前从未发生过,但由于某些原因,我无法查看默认的MATLAB文件。即MATLAB程序附带的*.m文件(例如'fft‘、'transpose’、'angle‘等)。
例如,如果我想检查反切线是如何计算的,我所要做的就是:
open atan
然而,现在我得到的只是一个*.m文件,里面只有关于该文件的注释,但没有实际的代码。
怎么一回事??我有MATLAB 2013a。我以前从未见过这种情况。为什么我不能检查MATLAB是如何运行某些命令的?
谢谢!
根据卷积定理,时域卷积是fft域的乘积。使用正确的零填充,它工作:
% convolution in time domain
a = [1 2 3];
b = [4 5 6];
c = conv(a,b);
a_padded=[a 0 0]; b_padded=[b 0 0];
c_bis=ifft(fft(a_padded).*fft(b_padded));
% we do find c_bis=c
然而,这个定理也适用于反过来工作,时间域上的乘积就是fft域中的卷积。我不明白这部分:
d = a.*b;
D=conv(fft(a_padded),fft(b_padded));
d_bis
在导入后,我浏览了numpy.random中的可用内容
from numpy import random
使用dir(random),并注意到作用域中有一个变量np,它看起来相当于顶级模块,例如
In[1]: from numpy import random
In[2]: random.np.fft.fft2
Out[2]: <function numpy.fft.fftpack.fft2>
In[3]: random.np.random.np.fft.np # not the same for fft
AttributeErrorTraceback (most recen
我想使用的现代Fortran接口,但是以一种允许简单函数调用的方式,比如ifftshift(fft_c2c(vec)*exp(vec))等等。这是我对如何做到这一点的理解(我也明白,做一个新的计划,每一个电话不是最有效的事情)。目前,这段代码是功能性的(返回正确的结果);但是,存在内存泄漏,因此重复调用会导致损失。不过,我不太确定在哪里!我曾希望返回变量‘`fft’与唯一未释放的内存的关联不会导致泄漏,但这显然不是真的。我错过了什么,怎样才能更好地构造我想要做的事呢?谢谢!
function fft_c2c(x) result(fft)
我想知道为什么对于2D矩阵,dft函数在OpenCVC++中比fft2慢得多。
以下C++代码来自
void fft2(const Mat in, Mat &complexI) {
Mat padded;
int m = getOptimalDFTSize(in.rows);
int n = getOptimalDFTSize(in.cols);
copyMakeBorder(in, padded, 0, m - in.rows, 0, n - in.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0));
Mat pl
在matlab中,我一直使用函数"fft(x)“,其中"x”是复数的向量。我正在寻找一个易于使用的函数在C++中,将返回复数。
我找到了这个代码:
如果它是等效的,我如何使用它?感谢您的宝贵时间!
/*
This computes an in-place complex-to-complex FFT
x and y are the real and imaginary arrays of 2^m points.
dir = 1 gives forward transform
dir = -1 gives reverse transform
*/