数字信号处理基于MATLAB的FFT算法设计课设说明书(3)

在这里特别感谢老师，他们给了我们很大的发挥空间，让我们真正自己动手真正掌握了知识，感谢他们细心指导。也非常感谢我的同学，他们解开了我在实习中出现的诸多知识死角，谢谢大家！

参考文献

[1] 范寿康.《DSP 技术与DSP芯片》.北京电子工业出版社，2008 [2] 程佩青.《数字信号处理教程》.北京清华大学出版社出版，2001 [3] 高西全，丁玉美等.《数字信号处理》.北京电子工业出版社，2009

[4] 余成波，陶红艳.《数字信号处理及MATLAB 实现》.北京清华大学出版社，2008 [5] 曹弋，赵阳.《MATLAB 实用教程》.北京电子工业出版社，2007 [6] 奥本海姆.《离散时间信号处理》.科学出版社，2000 [7] 宗孔德，胡广书.《数字信号处理》.清华大学出版社，1997

附录Ⅰ

以下是用Matlab实现的程序编码： function image_process_FFT()

[filename, pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.bmp;*.gif' },'File Selector'); image=imread(strcat(pathname,filename)); scrsz=get(0,'ScreenSize');

figure('position',[0 0 scrsz(3)-1 scrsz(4)]); set(gcf,'Name','快速傅里叶变换'); subplot(2,4,1); imshow(image); title('原始图像'); subplot(2,4,5); imshow(image); title('原始图像'); if ndims(image)==3 image=rgb2gray(image); end

subplot(2,4,2); imshow(image); title('灰度图像'); subplot(2,4,6); imshow(image); title('灰度图像') [r,c]=size(image); array=image; t=log2(r); t1=floor(t); t2=ceil(t); if t1~=t2

array(2^t2,c)=0; end

[r1,c1]=size(array); t=log2(c1); t3=floor(t);

t4=ceil(t); if t3~=t4

array(r1,2^t4)=0; end

[r1,c1]=size(array); n=r1/2;

data_col=zeros(1,n,'double'); for m=1:n

data_col(m)=exp(-1i*2*pi*(m-1)/r1); end n=c1/2;

data_row=zeros(1,n,'double'); for m=1:n

data_row(m)=exp(-1i*2*pi*(m-1)/r1); end

array=transform_fft2(array); Ft=fftshift(array); S1=log(1+abs(Ft)); subplot(2,4,7); imshow(S1,[]);

title('自建FFT2函数结果'); array=transform_ifft2(array); array=abs(array); array=array(1:r,1:c); subplot(2,4,8); imshow(array,[]);

title('自建IFFT2函数结果'); F=fft2(image); FC=fftshift(F); S=log(1+abs(FC)); subplot(2,4,3) imshow(S,[]);

title('内置FFT2函数结果'); array=ifft2(F);