使用CORDIC方法计算复数相位和幅度

这是一个展示如何在CORDIC中计算tanh的示例。该脚本允许对单精度与CORDIC方法进行比较。

在MATLAB中，首先导入图像并进行傅里叶变换。接着，根据图像的相位谱和幅度谱分别重建图像，这一过程主要用于分析和提取这些谱中包含的信息。

本研究介绍了一种方法，用于交换两幅图像的幅度谱和相位谱，并利用交换后的谱实现双谱重构。该方法包括幅度谱和相位谱的交换算法、双谱计算方法以及实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地交换图像谱，并实现双谱重构，为图像处理和分析提供了新的可能性。

matlabhill 的 hilbert 代码，挺适合做信号的朋友参考参考。它把扫动拍动这类比较复杂的信号，用希尔伯特变换拆解成了相位、幅度和偏移这几部分。这样一来，起来就清爽多了。 基于 UCSD 神经物理实验室的原始 MATLAB 实现，这个 Python 版本代码复刻得还不错。输入是晶须角的向量信号，外加采样率Fs和带通范围bp，输出就是你想要的相位估计和过滤信号。 说白了，希尔伯特变换就是把一个实数信号搞成一个复数形式，比如cos(t)变成cos(t) + i sin(t)，相位就能直接拿出来用了。适合像小鼠须运动、脑电振荡这种有节律的信号。 代码风格也蛮清爽，注释还行，逻辑清晰。如果

定义i和j用于直接输入复数矩阵，例如： >> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i] B = 1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i 4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i 7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i 0 + 1.0000i （4）复数矩阵

在MATLAB环境中，针对图像的相位反对称特性进行计算时，可以根据需要进行适当调整，以实现相位对称性的精确计算。

这是导入和导出复数数据集的最有效方法。在MATLAB中，我们展示了如何创建复数数据，并将其导出为复合数据集。在这个演示示例中，我们创建了复杂的数据集，并将其导出，然后作为数字复杂数据集重新导入。

复数的平方根运算可以通过Matlab中的sqrt函数实现。调用格式为B = sqrt(Z)，该函数返回复数数组Z中每个元素的平方根。

这个简单的函数用于计算给定复数的第n个根，生成的复数根可以绘制在极坐标图上。它基于复数根的简单几何特性，提供了高效的性能。