二维矩阵的傅里叶变换，用得好其实挺香的。是你想同时拿到信号的空间位置信息和频率特征，这个小工具就挺合适的。直接用fft对每一列做，能看到信号在距离和时间上怎么变化，输出还配套了个三维瀑布图，效果直观。

行表示距离，列表示时间——看懂这个矩阵结构后，你会发现频域其实没那么抽象。调用fft之后，频率分布一目了然，再加上图像可视化，数据趋势能直接看出来，调参也方便。

频率-幅值-位置的三维瀑布图蛮有意思，尤其在信号特征不太的时候，用它扫一下频谱分布，有时候能发现点意料之外的东西。图像那块用得也不复杂，整体逻辑清晰，初学者也能上手。

如果你平时做的是信号、雷达探测、图像识别这类活儿，这种二维方式挺实用的。不止能看整体趋势，局部特征也能提出来，用在前期预里，效率还不错。

哦对了，想扩展下思路的，还可以看看这些资源：二维分数傅里叶变换、二维柱状图绘制，配合来看，理解更透彻。

建议你玩之前先理解下fft在矩阵里怎么作用在列上的，再看输出图就更有感觉了。如果你数据维度大点，记得加点meshgrid或surf，视觉效果更好。