如何根据极坐标将矩阵划分为一系列容器
我正在尝试在 Octave/Matlab 中编写一个程序，旨在获取图像，对该图像执行 2D 快速傅里叶变换，然后获取 FFT 数据并将其划分为一系列容器，从中可以得出平均 FFT 强度被计算。这些箱需要计算该光谱的每个 5 度段的傅里叶光谱的强度：
即想象一个 500x500 的阵列，然后将其分成 72 个相等的切片（就像切片披萨一样），每个切片相距 5 度。然后，这些切片形成箱，并计算其中值的平均值。
据我了解，要生成此结果，我必须将所得 FFT 的笛卡尔坐标转换为极坐标，以便我可以使用 theta 值计算 bin。此外，为了像披萨一样分割阵列，极坐标必须源自图像的中心。我很清楚如何做到这一点，但是一旦完成此操作，我就陷入如何将数组划分到容器中的问题。
有人可以帮忙吗？假设这个解释有道理？
I'm trying to write a program in Octave/Matlab that aims to take an image, perform the 2D Fast Fourier Transform on that image, and then take the FFT data and divide it into a series of bins from which the mean FFT intensity can be calculated. These bins need to calculate the intensity of the fourier spectrum for each 5 degree segment of that spectrum:
i.e. Imagine a 500x500 array, then divide it into 72 equal slices (like a slicing a pizza) with each slice being 5 degrees apart. These slices then form the bins and an average of the values within them is calculated.
I understand that to produce this, I must convert the Cartesian coordinates of the resultant FFT into Polar coordinates, so that I can calculate the bins using values of theta. In addition, to slice the array up like a pizza, the Polar coordinates must originate at the center of the image. I have a good idea how to do this, but I am stuck on how to divide the array up into the bins once I have completed this.
Can anyone help? Assuming that this explanation makes sense?
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评论（1）
事实上，这并不完全清楚。
但我假设您指的是傅立叶域中的极坐标，在这种情况下，您可以从
atan2(f_y, f_x)中获取每个点的角度，其中f_y和f_x是傅里叶域中的 y 和 x 坐标。对于 FFT，这些通常通过排序与数组索引相关。对于 matlab，另请参阅 快速移位
Actually, it's not completely clear.
But I assume you mean polar coordinates in the fourier domain, in which case you can get the angle of each point from something like
atan2(f_y, f_x)wheref_yandf_xare the y and x coordinates in the fourier domain. With FFTs, these are usually related to the array index by the orderingFor matlab, see also fftshift