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令来实现的，这些函数有些可以通过MATLAB的图形用户界面直接使用，而大多数函数是通过MATLAB的指令窗口，由用户直接键入相应的函数或命令来调用。
在MATLAB指令历史窗(commond history)中主要记录了在MATLAB窗中输入的所有指令，还可以被再次执行。它们不仅能够复制到MATLAB的指令窗口，还可以通过这些指令的记录直接创建M文件。
图3-3 MATLAB的指令历史窗
MATLAB中工作空间(workspace)是运行MATLAB的函数或指令所生成的所有变量和MATLAB常量构成的空间。工作空间和指令窗的区别是，指令窗是一个实体，他是用户输入函数和程序的一个窗体，大多数变量都是通过这个窗体产生的，保留了指令窗运行的所有变量。工作空间窗就是显示目前保存在内存中的MATLAB的数学结构、字节数、变量名，以及类型的窗口。
图3-4 MATLAB的工作空间窗口
可以在指令窗中执行pathtool，或者在MATLAB桌面、指令窗的菜单中选择File|Path打开路径设置对话框，即当前路径(current directory)窗。其主要作用是帮助用户组织管理当前路径下的M文件，并且通过该工具，能够运行、编辑相应的文件，加载MATLAB数据文件等，这些操作都可以通过对应的右键快捷
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菜单完成。
图3-5 当前路径窗
M文件编辑/调制窗是一个及编辑和调试两种功能于一体的工作环境。如果一个程序稍复杂一些，则需要采用文件方式，把程序写成一个由多条语句构成的文件，就需要用到文本编辑器。在MATLAB文本编辑器窗口中建立的文件默认为.m文件。
图3-6 MATLAB的M文件窗口
以上为MATLAB功能简介方便对此软件的了解，下属程序就是采MATLAB进行运算，以实现想要的结果。
3.2 MATLAB中FFT算法实现程序
3.2.1 原图程序及分析
实现读取原始图像并且显示出来的程序段如下： [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.bmp;*.gif' },' File Selector');
image=imread(strcat(pathname,filename)); scrsz=get(0,'ScreenSize');
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figure('position',[0 0 scrsz(3)-1 scrsz(4)]); set(gcf,'Name','快速傅里叶变换'); subplot(2,4,1); imshow(image); title('原始图像');
MATLAB处理结果如下：
图3-7 原始图像
上图是通过选择图片，并将图片显示出来的原始图像。
3.2.2 灰度图程序及分析
实现原始图像变成灰度图像并且显示出来的程序段如下： if ndims(image)==3 image=rgb2gray(image); end
scrsz=get(0,'ScreenSize');
%figure('position',[0 0 scrsz(3)-1 scrsz(4)]); set(gcf,'Name','快速傅里叶变换'); subplot(2,4,2); imshow(image); title('灰度图像');
MATLAB处理结果如下：
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图3-8 灰度图像
上图是通过原始图像经过灰度处理变成的灰度图像。
3.2.3 自建的FFT程序及分析
自编的FFT算法程序如下： function array=transform_fft2(array) array=double(array); [r1 c1]=size(array); for j=1:r1
array(j,:)=transform_fft(array(j,:)); end for j=1:c1
array(:,j)=transform_fft((array(:,j))); end
利用自编的FFT算法实现对灰度图像处理的程序段如下： array=transform_fft2(array); Ft=fftshift(array); S1=log(1+abs(Ft)); subplot(2,4,3); imshow(S1,[]);
title('自建FFT2函数结果'); MATLAB处理结果如下：
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图3-9 自建FFT结果
上图是利用自编FFT算法实现对图像的FFT变换处理结果。
3.2.4 自建的IFFT程序及分析
自编的FFT算法程序段如下： function array=transform_ifft2(array) array=conj(array); [r1,c1]=size(array); for i=1:r1
array(i,:)=transform_fft(array(i,:)); end for i=1:c1
array(:,i)=transform_fft(array(:,i)); end
array=array/(r1*c1);
利用自编的IFFT算法实现对灰度图像处理的程序段如下： array=transform_ifft2(array); array=abs(array); array=array(1:r,1:c); subplot(2,4,4); imshow(array,[]); title('自建IFFT2结果'); MATLAB处理结果如下：
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