【摘 要】
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经典傅氏重构是一种重要的信号处理方法,该方法对连续信号重构有很好的效果,但对有间断点的信号进行重构时就会产生Gibbs效应。Gibbs现象的存在使得重构信号在边缘处存在较大
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271609）资助项目.
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经典傅氏重构是一种重要的信号处理方法,该方法对连续信号重构有很好的效果,但对有间断点的信号进行重构时就会产生Gibbs效应。Gibbs现象的存在使得重构信号在边缘处存在较大的失真,严重影响了图像质量。为此,提出了改进的二维全相位重构方法,在给定有限个离散傅里叶（Discrete fourier transform,DFT）系数的情况下,综合了更多的高次谐波信息,从而实现了高精度的重构间断信号。将该算法应用于重构磁共振成像（Magnetic resonance imaging,MRI）图像的实验结果表明：相
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