用matlab进行傅里叶变换。傅里叶变换得到的相位谱、幅值谱有什么用？怎么分析？
怎么分析傅里叶变换之后得到的相位谱图、幅值谱图？有什么用？
傅里叶变换的实部、虚部代表什么？在图像上代表什么？
FFT2变换得到的频谱图是不是就是幅值谱图？黑色区域代表什么？亮点代表什么？
刚接触傅里叶，很不理解这些问题。而且越看越不清楚傅里叶是怎么回事。
图1：原图
图2：幅值图
图3：相位图
请问怎么分析？
对速度信号进行傅里叶谱分析之后，其纵坐标对应的幅值的物理意义是频率。
傅里叶变换广泛应用于物理、电子、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域。
例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用法是将信号分解成频谱——显示与频率对应的振幅的大小。
扩展资料：
信号处理的基本内容包括变换、滤波、调制、解调、检测、频谱分析和估计。例如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等。滤波包括高通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波和自适应滤波。
频谱分析包括确定信号分析和随机信号分析。通常最常见的研究是随机信号分析，也称为统计信号分析或估计，通常分为线性谱估计和非线性谱估计。
谱估计包括周期图估计、最大熵谱估计等。由于信号类型的复杂性，当被分析信号不能满足高斯分布和非最小相位条件时，就有了一种高阶谱分析方法。
高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯信息和非线性信息。自适应滤波和均衡也是应用研究的重要领域。自适应滤波包括水平LMS自适应滤波、格点自适应滤波、自适应抵消滤波和自适应均衡滤波。另外，还有阵列信号处理等。
幅度谱一般代表图像的亮度信息，相位谱代表图像的构造纹理信息，你可有试验使用相位谱和单位幅度谱重构图像。追问
傅里叶变换的实部、虚部只是为了得到傅里叶变换之后的幅值吗？不太理解
追答我是这么理解的，傅立叶变换本身把信号分解成无数个正弦信号的加权和，这个权值就代表每个频率分量的幅度。在复平面内你可以看的更清楚点，实部和虚部同时表示了幅频值和相位
本回答被提问者和网友采纳比如你的幅值图和相位图肯定是没有换成log坐标下归一化处理，看到的赋值图只有零频率的亮点
你的相位图应该也是相同的问题
要理解实部虚部建议你不要先从软件给出的二维图像变换上来理解，好好看一下数学公式特别是有限长的离散傅里叶变换是怎么在处理
代码贴出来了之后再跟你谈操作问题。