我正在尝试为 2D 图像生成功率谱。
我了解，只要两个归一化常数的乘积为 1/N^2，则在进行正向变换然后进行逆变换时，归一化约定的选择并不重要。
但是，如果我有一个图像并且我正在对其进行正向傅立叶变换，然后继续产生功率谱，那么无论我的归一化常数是 1/N^2 还是 1/N，它肯定会影响功率谱的幅度还是根本没有？
我在这里不明白什么？请帮忙！提前致谢。
这是我的代码的简化版本：
image = np.random.rand(10,10)
fourierimage = np.fft.fft2(image)
fourierimage = fftpack.fftshift(fourierimage)
powerspec2D = np.absolute(fourierimage)**2
# I then calculate the azimuthally averaged 1D power spectrum
# from powerspec2D to give my final result
我的观点是，如果开始考虑 1/N^2 的因子，它不会影响我的功率规格的最终幅度，例如：
Fourierimage = (1/image.size)np.fft.fft2(image)