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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取矩阵的前两列import numpy as npa=np.array(list(range(24))).reshape(2,3,4)aarray([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19],
原创
2023-01-16 07:29:39
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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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# 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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## 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
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2024-05-13 06:22:44
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numpy图像处理： 安装opencv ...
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2021-10-11 10:13:00
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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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精选
2008-10-17 18:13:28
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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
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
1. 库下的全局函数全局函数np.funcation_name()一般属于非更易型函数既然非更易，就需有返回值，否则函数无意义；2. np.zeros()>> np.zeros(())array(0.0) # 也即接收空参的 tuple；123np.logaddexpnumpy.logaddexp(x1, x2[, out])
原创
2021-05-07 18:04:37
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## 各种形状转换方法 >>> import numpy as np >>> a=np.floor(10*np.random.random((3,4))) >>> a array([[6., 0., 1., 3.], [6., 9., 9., 1.], [8., 4., 8., 4.]]) >>> ...
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2021-07-19 15:15:00
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# 使用 NumPy 处理 Python 2 中的数组
在数据科学和计算中，数组是非常重要的数据结构。Python 标准库中的 `list` 类型可以用来存储数组，但是对于大型数据集，使用 NumPy库会更加高效。本文将探讨如何在 Python 2 中将常规数组转换为 NumPy 数组，并通过示例展示相关的操作与优点。
### 1. 数组的基本概念
在 Python 2 中，数组通常是通过列
原创
2024-08-06 03:59:51
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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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Python进行科学计算的基础软件包。 (2)、Numpy主要用于大数据量的同构数组处理，以及数组操作函数、科学计算函数和线性代数等 1、numpy库核心？ numpy的核心结构是同构的ndarra
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2020-08-21 19:00:00
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数组：ndarrayimport numpy as np# 创建ndarraydata1 = [6, 7.5, 8, 0 1]arr1 = np.array(data1)# 嵌套序列将会被转换为一个多维数组data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]arr2 = np.array(data2)# 维度arr2.ndim# 形状arr2.shape# 数据类型arr2.d
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2023-12-14 04:05:26
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转载请注明：虚幻私塾 » numpy矩阵的运算2学习资料:Numpy官方英文教材通过上一节的学习，我们可以了解到一部分矩阵中元素的计算和查找操
原创
2022-06-16 21:15:41
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1. 广播 2. 四则运算 3. 比较运算 4. 逻辑运算 5. 位运算 6. 自定义 ufunc 函数 7. ufunc 对象的方法 8. 数学函数
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2019-12-27 17:09:00
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