python基础——错误处理 在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。 用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：
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2023-07-15 22:48:33
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# Python中的IFFT和取实部操作
## 引言
在信号处理和数学领域中，傅里叶变换（Fourier Transform）是一种重要的数学工具。通过傅里叶变换，我们可以将一个时域信号转换为频域信号，从而分析信号的频率成分和谱特性。在Python中，我们可以使用`numpy.fft`模块进行傅里叶变换和反变换操作。本文将介绍如何使用Python进行IFFT（Inverse Fast Fouri
原创
2024-01-13 09:21:23
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窗函数的三个重要参数:leakage factor 泄露指数Relative sidelobe attenuation 旁瓣衰减Mainlobe width(-3dB) 主瓣宽度 从三个指标来看，Hamming都要优于Hanning，但实际上还有一个指标没有加进来，即旁瓣滚降率（sidelobe roll-off rate），可以很明显看出Hanning的滚降率是大于Hamming的。Hannin
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2024-09-17 15:44:30
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第五章 快速傅里叶变换 本章目录 直接计算DFT的问题及改进的途径 5.1 引言 DFT在实际应用中很重要: 可以计算信号的频谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算，当序列长度N很大时，计算量非常大，所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换，而是DFT的一种快速计算的算法。 5.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 DFT的运算量 5.2.1 DFT的运算量 DFT运算量的
一、利用FFT 及 IFFT实现傅立叶正反变换
注：常用数学符号的 LaTeX 表示方法 1.周期信号的离散傅里叶级数表示x[n] = x[n+N] N—序列周期。例：x[n]=ejkw0n 由于频率上相差2π 的整数倍的离散时间复指数信号都是一样的。（ejk(w0+2π)=ejkw0）故N=2π/w0，取kw0在[0,2π]范围上，即k∈[0,N]，其中N=2π/w0. 即只有N个信号是不相同
使用FFT来计算IFFT公式DFT与IDFTDFT公式iDFT公式DFT计算iDFT公式推导FFT是DFT的一种快读计算方式，本质上的计算逻辑是一样的，所以下面
原创
2022-01-09 15:15:29
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## 实现“Java 实现 FFT 和 IFFT”教程
### 步骤概述：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 理解 FFT 和 IFFT
理解 FFT 和 IFFT概念: 开发者需要先了解什么是快速傅立叶变换(FFT)和逆快速傅立叶变换(IFFT)
section 下载 FFT 算法库
下载 FFT 算法库: 开
原创
2024-05-13 06:22:44
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当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。能量谱密度能量谱密度描述的是信号或者时间序列（应该就是我
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2023-08-03 17:30:26
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继续做图像工程作业，还没搞懂fft及ifft的原理，先找点源码，等做完再贴出来，呵呵
#define SWAP(a,b) tempr=(a);(a)=(b);(b)=tempr float data[32]; void four(int nn,int &n
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2008-10-17 18:13:28
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ifft2 二维快速傅里叶逆变换 全页折叠 语法
X = ifft2(Y)
X = ifft2(Y,m,n)
X = ifft2(___,symflag)
说明 示例 X = ifft2(Y) 使用快速傅里叶变换算法返回矩阵的二维离散傅里叶逆变换。如果 Y 是一个多维数组，则 ifft2 计算大于 2
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2024-01-16 16:49:03
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%% 傅里叶变换Fs = 240部滤掉，只需将3500HZ以后对应Xk.
原创
2023-02-23 10:43:23
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类变量在类方法里修改时不能使用global进行修改，不支持，只能通过类.变量进行引用。模块中的全局变量在函数中使用时，可以用global声明，进行修改全局变量
这2次犯的错误需要记得
第一，有问题是需要先找对咨询对象，不要再犯下盲目的错误
第二，工作是需要确认自己的职责，技术是技术，商务是商务，所有工作都必须有个流程。
原创
2010-10-11 11:57:24
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paip.python错误解决 作者Attilax 艾龙， EMAIL:1466519819@qq.com 来源：attilax的专栏 地址：http://blog.csdn.net/attilax 源码如下: dlg.webView.load(QUrl( url));执行时候错误.. 估计是null指针原因。。为什么会NULL指针呢？？可能是PYTHON的自动GC活动有关。与是，加上 globa
原创
2021-08-26 16:02:43
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# py2neo错误与解决方法
py2neo是一个用于与Neo4j图数据库进行交互的Python库。它提供了一系列的API和工具，使得在Python中使用Neo4j变得更加容易。然而，由于不同的环境和版本，我们在使用py2neo时可能会遇到一些错误。本文将介绍一些常见的py2neo错误，并提供相应的解决方法。
## ImportError: No module named 'py2neo'
原创
2023-09-30 12:43:32
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可以看到我的opencv已经安装好了，在命令行里面import cv2也没有问题，但在pycharm里import cv2会有问题下面是解决方法：打开pycharmfile--->settings--->Project Interpreter,如下图所示 选择右上角的+号，安装opencv-python与numpy，可能有点慢
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2023-07-07 23:29:01
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所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。1.频谱分析的方法有哪些？ 目前来说，功率谱分析的方法大致可以分为两大类：第一类是经典的功率谱计算方法，第
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2024-04-20 21:50:12
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SSH简介Struts+Spring+HibernateStruts2介绍Struts2是apache组织推广和维护。Struts2和Struts1没有必然联系，是将webwork框架内核(xwork)进行封装和改造，命名为Struts2推广。Struts2是基于MVC思想设计的框架，例如SpringMVC、Struts1、WebWork、JSF等。Struts2的实现结构spring的实现结构s
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2024-01-20 23:06:12
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长时间没有使用kissfft有点忘记API的使用了，这里记录一下最最基本的使用。 FFT与iFFtFFT使用FFT的时候先初始化kiss_fft_cfg，其中第二个参数0/1表示是
原创
2022-01-05 14:05:48
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类似与kiss_fft的调用，本章具体使用kiss_fftr接口做FFT与iFFT的使用代码举例static kiss_fft_scalar rand_scalar(void) { kiss_fft_scal
原创
2022-01-05 14:06:06
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