Advertisement

fft2.zip_fft2_fft2在matlab中的应用_fft2源码_matlab中fft2的实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供MATLAB环境中fft2函数的应用示例和源代码。用户可以下载fft2.zip文件，学习二维快速傅里叶变换(FFT)的实现及其应用。 MATLAB中的二维离散傅里叶变换函数fft2.m源码提供了执行二维快速傅里叶变换的功能。该函数使用了高效的算法来处理图像和其他二维数据的频域分析，是信号处理和图像处理领域中常用的一个工具。用户可以通过调用此函数来进行复杂的数学计算，并在各种应用场合下优化性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • fft2.zip_fft2_fft2在matlab中的应用_fft2源码_matlab中fft2的实现代码
    优质
    本资源提供MATLAB环境中fft2函数的应用示例和源代码。用户可以下载fft2.zip文件，学习二维快速傅里叶变换(FFT)的实现及其应用。 MATLAB中的二维离散傅里叶变换函数fft2.m源码提供了执行二维快速傅里叶变换的功能。该函数使用了高效的算法来处理图像和其他二维数据的频域分析，是信号处理和图像处理领域中常用的一个工具。用户可以通过调用此函数来进行复杂的数学计算，并在各种应用场合下优化性能。
     
  • C语言实现fft2在Xilinx SDK上的应用验证
    优质
    本项目旨在通过C语言在Xilinx SDK环境下实现并验证二维快速傅里叶变换(FFT2)算法，探索其在硬件加速器中的高效应用。 使用C语言编写的二维傅里叶变换对于希望在FPGA上实现的同学具有一定的参考价值。目前，在Xilinx开发板上通过SDK进行FFT2处理的效果不错。
     
  • 如何在 MATLAB 中使用 FFT2：二维 FFT 函数的应用指导
    优质
    本指南详细介绍了MATLAB中FFT2函数的使用方法及其在图像处理中的应用，帮助用户掌握快速傅里叶变换技术。 该笔记详细解释了如何使用 Matlab 的二维 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，并具体介绍了如何编码简单滤波器的传递函数。
     
  • 基于Matlab的二维傅里叶变换(FFT2)实现
    优质
    本项目利用MATLAB编程环境实现二维傅里叶变换（FFT2），旨在探讨图像处理与频域分析的应用。通过具体代码演示快速傅里叶变换在数字信号处理中的重要性及其高效算法。 本程序主要实现了二维傅里叶变换。首先对图像矩阵进行预处理（即图像中心化），然后执行行傅里叶变换，并随后对其进行列变换。行列变换通过调用自定义的一维傅里叶变换函数ImFFT来实现。输入为图像矩阵A，输出为其傅里叶变换结果Fuv，并绘制了频谱图。
     
  • FFT2.rar_FFT2_Fourier变换_MATLAB FFT2_二维Fourier变换
    优质
    本资源包含MATLAB实现的二维快速傅里叶变换（FFT2）代码和示例数据，用于学习与研究二维信号处理中的频率分析。 图像的二维傅里叶变换在MATLAB编程中的应用非常实用。
     
  • Copula理论在MATLAB中的应用实例与源代码
    优质
    本书通过具体案例详细介绍了如何利用MATLAB软件进行Copula理论的相关分析，并提供了相应的源代码。适合对金融风险、统计建模等领域感兴趣的读者阅读参考。 Matlab-Copula理论及应用实例+源代码
     
  • MPC源代码在MATLAB环境中的实现
    优质
    本研究探讨了如何将MPC（模型预测控制）算法的源代码移植并运行于MATLAB平台之上，深入分析其实现细节与技术要点。 在MATLAB环境中实现基于动态矩阵控制（DMC）的模型预测控制(MPC)的源程序代码。
     
  • LMaFit在Matlab中的实现代码
    优质
    本代码为LMaFit算法的MATLAB实现版本，适用于矩阵补全与稀疏信号恢复问题，提供高效且准确的数据处理解决方案。 实现解决低秩因子分解模型的矩阵补全问题的非线性逐次超松弛算法的Matlab代码。
     
  • CNN代码在MATLAB中的实现
    优质
    本文探讨了如何在MATLAB环境中实现CNN（卷积神经网络）代码，介绍了相关的技术细节和步骤，为读者提供了一个实用的参考指南。 在MATLAB环境中，卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，在图像识别、计算机视觉等领域得到广泛应用。本段落将详细解析与给定文件相关的MATLAB CNN知识点。 1. **CNN基本概念**： - 卷积神经网络通过卷积层提取特征，池化层减少计算量，并利用全连接层进行分类，具有参数共享和局部连接的特点。 - MATLAB提供了`nnet`工具箱来支持构建、训练及应用CNN模型。 2. **文件功能**： - `cnntest.m`：可能包含用于测试CNN模型的代码，检查其正确性和性能表现。 - `cnnbp.m`：实现反向传播算法，计算损失对权重的梯度以更新网络参数。 - `cnnsetup.m`：初始化CNN模型结构和参数的函数。 - `run_cnn_example.m`：演示如何运行CNN的一个示例脚本。 - `cnnnumgradcheck.m`：用于数值梯度检查，确保反向传播计算出的梯度与数值方法一致。 - `mnist_uint8.mat`：存储MNIST手写数字数据集，通常用作训练数据。 - `util`：包含辅助函数或工具，如数据预处理、可视化等。 - `cnntrain.m`：CNN的训练函数，包括前向传播、损失计算和权重更新。 - `cnnff.m`：实现前向传播过程。 - `cnnapplygrads.m`：应用计算出的梯度来更新网络权重。 3. **MATLAB构建CNN流程**： - 定义网络结构：包含卷积层（conv layers）、池化层（pooling layers）和全连接层等。 - 初始化参数：随机初始化或使用预训练权重。 - 加载数据集，如MNIST数据集，并进行必要的预处理工作，例如归一化、reshape等操作。 - 前向传播：通过`cnnff.m`执行从输入到输出的计算过程。 - 计算损失值：衡量模型预测与实际结果之间的差距。 - 反向传播：利用`cnnbp.m`来计算梯度，并更新网络权重。 - 进行训练循环，重复前向、反向和权重更新步骤直到达到预定的迭代次数为止。 - 在验证集及测试集中评估模型性能。 4. **关键操作**： - 数据预处理：包括归一化、One-Hot编码等步骤以适配神经网络模型的需求。 - 参数调优：比如学习率、批量大小和优化器的选择，这些都会影响训练效果。 - 正则化与早停策略的使用可以帮助防止过拟合，并提升模型在未见过的数据上的表现能力。 - 模型保存及加载功能允许用户保存经过良好训练后的模型以便后续利用或微调。 5. **MATLAB中的可视化工具**： - `plotLayerWeights`：用于展示权重矩阵，帮助理解网络所学习到的特征表示形式。 - `plotConvergence`：显示整个训练过程中的损失和准确率变化情况，以监控模型的状态。 - `plotLoss` 和 `plotAccuracy` 分别描绘了损失函数值随时间的变化趋势及准确性。 这些MATLAB文件为构建、处理数据集、训练以及评估一个完整的CNN提供了详细的实现流程。通过学习理解上述代码内容，可以深入掌握在MATLAB环境下进行CNN操作和技巧的使用方法。
     
  • HSI MATLAB代码-HSI在MATLAB中的应用
    优质
    本资源提供HSI（高光谱成像）技术在MATLAB平台上的实现方法与应用案例，涵盖数据处理、分析及可视化等内容。 HSI在IT领域指的是高光谱成像（Hyperspectral Imaging），这是一种先进的遥感技术，能够捕捉到连续的、多个窄波段的光谱信息，在地球观测、环境监测、农业分析和医学成像等多个领域都有广泛应用。“HSI:Matlab”则表示使用Matlab编程环境来处理高光谱图像的数据分析与处理。作为一款强大的数学计算和数据分析工具，Matlab非常适合进行图像处理和模式识别工作。 在执行HSI分类任务时，利用Matlab的优势在于它具备丰富的内置函数及灵活的编程结构，能够方便地实现各种复杂的算法。“最小距离分类器”（Minimum Distance Classifier, MDC）是一种简单的分类方法。其原理是将未知样本点与训练集中的每个类别样本进行距离计算，并将其分配到最近的那个类别中去。尽管这种方法简单易懂，但在处理多维数据时可能会遇到“维数灾难”，即随着特征维度增加，分类性能可能下降。 提供的代码文件`MDC.m`实现的就是这种分类器功能。通常该函数包括以下步骤： 1. **数据预处理**：高光谱图像需要进行去噪、校正和平滑等操作以提高后续分类效果。 2. **特征选择**：由于HSI数据的高维度特性，可能需要挑选具有最大区分度的特征用于分类。 3. **训练集和测试集划分**：将数据分为训练集与测试集。前者用来构建模型，后者评估模型性能。 4. **距离计算**：通过欧氏距离、曼哈顿距离等常用方法来测量样本之间的差距。 5. **分类决策**：基于最近的距离分配类别标签给未标记的样本点。 6. **性能评估**：利用混淆矩阵、准确率、查准率和查全率等指标对模型效果进行评价。 “系统开源”标签表明这些代码是公开的，可供公众访问与修改。这为研究者及开发者提供了一个宝贵的资源平台，他们可以基于现有代码进一步开发或学习。文件列表中的`HSI-master`可能是整个项目的主目录，在其中可能包含执行分类器功能的函数以及数据文件如`data.mat`等。 总之，“HSI在Matlab中”的应用涵盖了高光谱图像处理、特征提取、分类算法及开源软件实践等多个方面，通过理解并实践相关代码可以深入学习如何使用Matlab进行高光谱图像分析和分类，从而提升自己在遥感图像处理领域的专业技能。