matlab编程实现傅里叶变换

傅里叶变换是信号处理和图像处理中的重要数学工具，可以将一个信

号或图像从时域转换到频域。MATLAB作为一款强大的数学软件，可

以方便地实现傅里叶变换并进行相应的分析和处理。本文将介绍如何

使用MATLAB编程实现傅里叶变换，并探讨其在信号处理和图像处理中的应用。

一、MATLAB中的傅里叶变换函数

在MATLAB中，可以使用fft函数来进行一维离散傅里叶变换（DFT）的计算，使用fft2函数进行二维离散傅里叶变换（DFT）的计算。这

两个函数的基本语法如下：

1. 一维离散傅里叶变换

Y = fft(X)

其中，X是输入的一维信号（向量），Y是输出的一维频谱（向量）。

2. 二维离散傅里叶变换

Y = fft2(X)

其中，X是输入的二维图像（矩阵），Y是输出的二维频谱（矩阵）。

除了fft和fft2函数外，MATLAB还提供了ifft和ifft2函数用于进行

离散傅里叶逆变换。通过这些函数，我们可以方便地实现傅里叶变换和逆变换的计算。

二、MATLAB中的傅里叶变换实例

为了更好地理解MATLAB中的傅里叶变换实现，我们可以通过一个具体的实例来进行演示。假设我们有一个包含两个正弦波的信号，我们首先可以使用MATLAB生成这个信号，并对其进行傅里叶变换。

生成信号

fs = 1000; 采样频率为1000Hz

t = 0:1/fs:1-1/fs; 时间范围为1秒

f1 = 50; 第一个正弦波的频率为50Hz

f2 = 120; 第二个正弦波的频率为120Hz

x = 0.7*sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t); 生成包含两个正弦波的信号

进行傅里叶变换

N = length(x); 信号的长度

X = fft(x)/N; 进行离散傅里叶变换，并进行归一化处理

f = (0:N-1)*(fs/N); 计算频率轴

figure;

subplot(2,1,1);

plot(f,abs(X)); 绘制频谱幅度

title('单边频谱');

xlabel('频率/Hz');

ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);

plot(f,angle(X)); 绘制频谱相位

title('频谱相位');

xlabel('频率/Hz');

ylabel('相位');

通过上面的实例，我们可以看到，MATLAB可以很方便地实现最常见

的傅里叶变换，并且提供了丰富的绘图功能来呈现变换结果。

三、傅里叶变换在信号处理中的应用

傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用，其中最典型的应用之一就

是频谱分析。我们可以通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，

并从频域信息中获取信号的频率成分、幅度以及相位信息。在MATLAB中，我们可以使用傅里叶变换来对信号进行频谱分析，并进

一步对信号进行滤波、频域增强等处理。

我们可以通过一个简单的示例来演示傅里叶变换在信号处理中的应用。假设我们有一个包含噪声的信号，我们希望去除信号中的高频噪声，

并提取出信号的主要频率成分。我们可以使用MATLAB对这个信号进

行傅里叶变换，查看其频谱，并根据频谱进行相应的滤波处理。

生成包含噪声的信号

fs = 1000; 采样频率为1000Hz

t = 0:1/fs:1-1/fs; 时间范围为1秒

f = 50; 信号的频率为50Hz

x = 0.7*sin(2*pi*f*t) + randn(size(t)); 生成包含噪声的信号

进行傅里叶变换

N = length(x); 信号的长度

X = fft(x)/N; 进行离散傅里叶变换，并进行归一化处理

f_axis = (0:N-1)*(fs/N); 计算频率轴

频谱滤波

cutoff = 40; 截止频率为40Hz

X_filtered = X .* (f_axis

进行傅里叶逆变换

x_filtered = ifft(X_filtered)*N; 进行傅里叶逆变换

绘制结果

figure;

subplot(3,1,1);

plot(t,x); 原始信号

title('原始信号');

xlabel('时间/s');

ylabel('幅度');

subplot(3,1,2);

plot(f_axis,abs(X)); 原始信号频谱

title('原始信号频谱');

xlabel('频率/Hz');

ylabel('幅度');

subplot(3,1,3);

plot(t,real(x_filtered)); 经过滤波处理后的信号

title('滤波处理后的信号');

xlabel('时间/s');

ylabel('幅度');

通过上面的实例，我们可以看到，傅里叶变换在信号处理中的应用既包括频谱分析，也包括频谱滤波，这对于信号的分析和处理都具有重要的意义。

四、傅里叶变换在图像处理中的应用

除了在信号处理中的应用，傅里叶变换在图像处理中也有着重要的作用。图像通常被表示为二维矩阵，我们可以通过二维傅里叶变换将图

像从空间域转换到频率域，并在频率域中进行滤波、编码等操作，最

后再通过逆变换将图像转换回空间域。

在MATLAB中，我们可以通过fft2函数对图像进行二维傅里叶变换，通过ifft2函数对图像进行二维傅里叶逆变换。下面我们通过一个简单的实例来演示傅里叶变换在图像处理中的应用。

读入图像

I = imread('lena.jpg'); 读入lena图像

进行傅里叶变换

I_fft = fft2(double(I)); 进行二维离散傅里叶变换

绘制结果

figure;

subplot(1,2,1);

imshow(I); 原始图像

title('原始图像');

subplot(1,2,2);

imshow(log(abs(fftshift(I_fft))+1),[]); 变换后的频谱

title('傅里叶变换后的频谱');

通过上面的实例，我们可以看到，傅里叶变换将图像转换到频率域后，