如何根据极坐标将矩阵划分为一系列 bin答案

【问题标题】：How do I divide a matrix into a series of bins based on polar coordinates如何根据极坐标将矩阵划分为一系列 bin
【发布时间】：2011-04-23 13:19:33
【问题描述】：

我正在尝试在 Octave/Matlab 中编写一个程序，该程序旨在拍摄图像，对该图像执行 2D 快速傅立叶变换，然后获取 FFT 数据并将其划分为一系列箱，从中获取平均值可以计算 FFT 强度。这些 bin 需要计算该光谱的每个 5 度段的傅立叶光谱强度：

即想象一个 500x500 的数组，然后将其分成 72 个相等的切片（就像切片披萨一样），每个切片相隔 5 度。然后这些切片形成箱，并计算其中的平均值。

我知道要产生这个，我必须将得到的 FFT 的笛卡尔坐标转换为极坐标，这样我就可以使用 theta 的值来计算 bin。此外，要将阵列像披萨一样切片，极坐标必须起源于图像的中心。我有一个好主意如何做到这一点，但是一旦我完成了这个，我就被困在如何将阵列分成垃圾箱了。

有人可以帮忙吗？假设这个解释有道理？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

实际上，这并不完全清楚。

但我假设您的意思是 傅立叶域中的极坐标，在这种情况下，您可以从 atan2(f_y, f_x) 之类的位置获取每个点的角度，其中 f_y 和 f_x 是 y和 x 傅立叶域中的坐标。使用 FFT，这些通常通过排序与数组索引相关

f = [0, 1, 2, ..., n/2-1, -n/2, ..., -1]

对于matlab，另见fftshift

【讨论】：