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上传时间: 2021-01-07
详细说明：1.首先回顾一下一维FT
通俗来讲，一维傅里叶变换是将一个一维的信号分解成若干个三角波。
对于一个三角波而言，需要三个参数来确定它：频率,幅度 A ，相位。因此在频域中，一维坐标代表频率，而每个坐标对应的函数值也就是是一个复数，其中它的幅度就是这个频率三角波的幅度 A ，相位就是 。下图右侧展现的只是幅度图，在信号处理中用到更多的也是幅度图。
2.类比：从一维到二维
一维信号是一个序列，FT将其分解成若干个一维的简单函数（三角波）之和。二维的信号可以说是一个图片，类比一维，那二维FT是不是将一个图片分解成若干个简单的图片呢？
确实是这样，二维FT将一个图像分解成若干个三角平面波之和。如下图：
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