在数字信号处理和图像处理领域，我们经常遇到`fft2()`和`fftshift(fft2())`这两个术语。虽然它们都与傅里叶变换有关，但它们的功能却大相径庭。🔍
首先，`fft2()`是二维快速傅里叶变换函数。它将输入的二维信号或图像转换到频率域，使得我们可以分析该信号或图像中的频率成分。💡
然而，当我们使用`fftshift(fft2())`时，情况就有所不同了。`fftshift()`函数的作用是将零频分量移到频谱中心，这对于观察和分析频谱特性特别有用。换句话说，`fftshift(fft2())`不仅执行了傅里叶变换，还将结果进行了重新排列，使低频成分位于图像中心，高频成分分布在四周。🔄
简而言之，`fft2()`提供了原始的频率分布图，而`fftshift(fft2())`则提供了一个更直观的视图，有助于更好地理解和分析图像或信号的频率特性。🌟
通过理解这两者的差异，我们可以更加灵活地应用这些工具来解决实际问题。🛠️