BiDirectional：因为在NLP中，文本序列后段可能对当前位置产生影响，因此提出双向循环神经网络：双向循环神经网络输出：h0~hN；hidden：hNf和hNb #引入torch
import torch
#引入time计时
import time
#引入math数学函数
import math
#引入numpy
import numpy as np
#引入plt
import matpl
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2024-10-25 14:58:29
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基于Pytorch使用FFT,矩阵乘法,Conv2d计算卷积目标：计算64*64矩阵X和3*3矩阵H的卷积Y=X*H第一节：导入库# 导入所需模块
import torch
import torch.nn as nn
from timeit import Timer
# 创建一个四维随机张量，样本数为1，通道数为1，大小为64*64为图像
x_n = torch.tensor(torch.ran
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2023-10-20 23:30:30
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# PyTorch FFT（快速傅里叶变换）入门指南
在现代深度学习和信号处理的领域，傅里叶变换是一个非常重要的工具。熟练掌握快速傅里叶变换（FFT）的使用，可以帮助开发者在处理频域分析时更加高效。本文将带领你了解如何在PyTorch中实现FFT，其主要流程和代码实现步骤如下。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
摘自<Understanding Digital Signal Processing>第三版，13.10 Fast FIR Filtering Using the FFT一节基于的理论：频域上的乘积等效于时域上的卷积。基本的计算流程，如下图所示。将输入信号和滤波器参数分别进行FFT，得到和，在频域上进行乘积，然后，进行IFFT。对于的FIR滤波器，其标准的卷积方程为 假设的长度为，的长
# 使用 PyTorch 实现 FFT 频谱分析
快速傅里叶变换 (FFT) 是一种用于计算信号频谱的重要工具，今天我们将通过 PyTorch 来实现这一功能。对于刚入行的小白，你只需要按照以下步骤进行操作。
## 实现流程
以下是实现 FFT 过程的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-27 03:50:46
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NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION这是“NLP from Scratch”系列的第三个教程，也是最后一个。这个教程将会以自己写的多个类和函数来处理数据，并构建我们的NLP模型任务。本教程，我们将构建一个神经网络模型完成法语翻译英语的任务。[KEY: > input, =
计算与观察二维DET在MATLAB中傅里叶变换可以是使用快速傅里叶变换（FFT）实现。使用函数fft2就可以实现，语法形式F=fft2(f),这个函数返回的傅里叶变换大小仍为MxN。傅里叶谱可以使用abs函数计算每个元素实部与虚部平方和的平方根获得。 例f= imread("Fig0303(a).tif");
figure;
subplot(2,3,1);
imshow(f);
%计算f的傅里叶变
数据集加载之ImageFolderImageFolder一个通用的数据加载器，数据集中的数据以以下方式组织函数如下ImageFolder(root, transform``=``None``, target_transform``=``None``, loader``=``default_loader)参数解释root 指定路径加载图片transform：对PIL Image进行的转换操作，tra
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2023-10-19 22:58:12
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代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones1 论文关键信息论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depth
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2023-09-17 10:24:46
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Facebook的caffe2是caffe的升级版，相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace，基本数据结构blob和net保持不变。关于caffe2的教程，英语好的人可以看官方教程，英语不好的朋友可以看caffe2教程入门（python版），也是基于官方教程整理出来的，整理的也比较好。下面是我对“ca
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2023-12-03 12:07:07
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## 使用PyTorch实现图像的快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（FFT）是一种用于频域分析的数学工具，通常用于图像处理、信号处理等领域。在本篇文章中，我们将通过PyTorch库来进行图像的数据处理，演示如何将一幅图像应用FFT，提取其频域特征。
### 项目流程概述
下面是实现此功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述
基于matlab的fft频谱分析及应用实验报告 实验三用FFT对信号进行频谱分析 一实验目的 1能够熟练掌握快速离散傅立叶变换的原理及应用FFT进行频谱分析的基本方法；2了解用FFT进行频谱分析可能出现的分析误差及其原因； 二实验原理 1.用DFT对非周期序列进行谱分析 单位圆上的Z变换就是序列的傅里叶变换，即 X(ej?)?X(z)z?ej? X(ej?)是?的连续周期函数。对序列x(n)进行N
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2023-11-10 13:25:07
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1 FFT进行一个维度的快速傅里叶变换torch.fft.fft(input,
n=None,
dim=- 1,
norm=None,
*,
out=None)1.1 主要参数input输入，需要傅里叶变换的tensorn需要变换
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2023-03-06 16:16:40
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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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算法课最近讲到了递归分治的策略，留下了第一个有技术含量的作业：简化多项式计算的FFT算法，于是我打算在这里结合前人的分析解析一下这一算法。FFT即fast Fourier transform，是快速傅立叶变换的简称，采用这种方法能采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。 FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次
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2023-11-26 19:54:55
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图像处理基本概念 - 卷积,滤波,平滑关系图像卷积：一种实现手段，不管是滤波还是别的什么，可以说是数学在图像处理的一种延伸。 图像滤波：一种图像处理方法，来实现不同目的。 图像平滑：实际上就是低通滤波。 图像卷积(模板)1. 使用模板处理图像相关概念 模板:矩阵方块,其数学含义是一种卷积运算 卷积运算:可看做加权求和的过程.使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘,所有
/*-- Arish Alreja: ECE 4902 Special Problems Spring 2006-- School of Ele
原创
2022-10-10 15:59:15
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文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验步骤及内容四、实验代码及图像结果 一、实验目的 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解（因为FFT只是DFT的一种快速算法，所以FFT的运算结果必然满足DFT的性质）熟悉FFT算法原理及子程序的应用。掌握用FFT对连续信号和时域离散信号进行频谱分析的基本方法。了解可能出现的分析误差和原因，以便在实际中正确应用FFT。二、实验原理 如果
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2023-11-26 08:46:30
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# 使用 PyTorch 实现 FFT：实部与虚部的处理
## 引言
快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform）是一种高效计算离散傅里叶变换的算法，广泛应用于信号处理、图像处理和数据分析等领域。在PyTorch中，我们可以方便地使用内置的FFT函数来进行变换。本篇文章将重点讲解FFT的实部与虚部的处理，提供代码示例，并绘制饼状图来展示不同频率成分的分布。
## 什
module fft64_top(//input clk , rst_n , data_in_valid , data_in_re , data_in_im ,//output data_out_valid, data...
原创
2022-10-10 15:59:08
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