本文主要使用DFT相关函数实现对水平文本和旋转文本的DFT变换，在幅度谱中识别文本的变换，从而为图像旋转的检测
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2022-09-09 00:04:26
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特征描述 目标在本教程中，我们将涉及: 使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:
使用 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。使用函数&nb
1.1OpenCV基本数据类型 最简单的数据类型就是Cvpoint结构体，它包含了整型的两个成员x,y。CvPoint2D32f和CvPoint3D32f是它的两个变体类型，它们都是浮点型。前者是指二维空间中的点，包含x,y成员；后者是指三维空间中的点，包含x,y,z三个成员。
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2024-03-21 13:08:53
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Android NDK 和 OpenCV 整合开发 (2) Android NDK这节主要介绍的内容是Android NDK开发的核心内容和开发总结(包括很多常见问题的解决方案)，本节主要分为三部分： * JNI技术和javah命令 * Android NDK Dev Guide * NDK开发中常见的问题1.不得不说的JNI和javah命令NDK开发的核心之一便是JNI，在Oracle官方的JN
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2023-08-22 22:41:09
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离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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跑实验时用到dft这个函数，根据教程，需要先将其扩充到最优尺寸，但我用逆变换后发现得到的mat的维数竟然不一样。因此还是不要扩展尺寸了。 参考：://.xpc-yx./2014/11/07/opencv%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%BF%AB%E9%80%9F%E...
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2022-01-17 18:07:23
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近两年，随着IC行业的发展，DFT设计工程师越来越火。大家都知道，芯片在设计出来之后，测试是相当重要的一个环节，如果没有准确的识别出来bug，那么后果将会是非常严重的。在超大规模集成电路时代，可测试性设计（DFT）就显得尤为重。它通过在芯片原始设计中插入各种用于提高芯片可测试性（包括可控制性和可观测性）的硬件逻辑，方便芯片生产之后能够迅速测试区分芯片的好坏。在要求比较苛刻的芯片中，通过近一步的设计
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2024-05-15 14:14:26
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DFT计算过程详解平时工作中，我们在计算傅里叶变换时，通常会直接调用Matlab中的FFT函数，或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数，很少去探究具体的计算过程，本文以一个具体的例子，向你一步一步展示DFT的计算过程。众所周知，傅里叶变换的计算公式为： 对时域信号进行离散化： 根据欧拉定理： DFT方程改写为： 为第m个DFT输出值， &nbs
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2024-01-25 17:36:01
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一个简单的离散傅里叶变换公式如下面所示X(k) = ∑<N>x(n)e-j2πkn/N, k = 0,1,2```N-1傅里叶变换用于分析时域信号中的频域成分，即从时域信号x(n)得到频域信号X(k)这里的∑<N>表示对求和项从n=0加到N-1，为N点傅里叶变换，输入时域信号为N个，输出频域信号也为N个看一个简单的例子x(t) = sin(2π*1000*t) +
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2024-01-02 21:24:21
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前面写了那么多的铺垫，都是为了DFT而写，这是我的初衷，今天这篇文章终于到来了。最重要的铺垫性博文：DFT的准备（一）（对离散序列的傅里叶分析大总结）DFT的准备（二）（对傅里叶变换的采样）好了，废话不多说，上今天的内容吧。离散傅里叶变换（DFT）讨论的对象是有限长序列，而与有限长序列相关联的是其周期重复（延拓）（周期为N）而形成的周期序列，二者之间的关系是： ...
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2021-08-20 15:05:10
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# Java中的DFT：理解离散傅里叶变换
在信号处理中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种常用的数学工具，用于将离散信号从时域转换到频域。在Java中，我们可以使用各种库和算法来实现DFT，以便分析和处理信号数据。本文将介绍DFT的基本概念，并提供一个简单的Java代码示例来说明如何进行DFT。
## 离散傅里叶变换（DFT）是什么？
离散
原创
2023-08-02 19:58:11
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
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2021-08-20 11:50:31
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
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2022-04-14 14:22:41
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傅立叶变换原理：http://daily.zhihu.com/story/3935067 https://www.zhihu.com/question/22085329/answer/774074211 频域：一种描述信号在频率方面特性的坐标系6.png#include<opencv2/opencv.hpp>]#inclu
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2022-01-25 14:00:31
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本文不会对FT的公式进行介绍，仅从应用角度梳理一下 FT、FS、DTFT、DFS、DFT之间的关系，需要对傅里叶变换有基础了解。FT的本质傅里叶变换，即将一个信号拆分成不同频率的cos和sin分量的叠加。得到的是这些不同频率分量的幅值。FT、FS、DTFT、DFS、DFT的关系1. FT：假如你有一颗上帝之眼（FT）可以纵观历史和未来无限信号，看清他们的频谱(下图FT)。2. FS：但是
第3章利用DFT做连续信号频谱分析3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 频率响应的混叠失真及参数的选择 参数选择的一般原则： 不满足抽样定理
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2023-06-30 20:03:39
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DFT设计的主要目的是为了将defect-free的芯片交给客户。产品质量，通常使用Parts Per million(PPM)来衡量。但是随着IC从SSI到VLSI的发展，在test上花销的时间越来越多，test的quality却很难提高，这使得DFT的engineer不断的发展着DFT的技术。 DFT engineer面对的第一个问题是设计内部的状态的可测试性问题。在1970-198
基于DFT的信道估计基于DFT的信道估计技术能提高LS或MMSE信道估计的性能，这种技术通过消除（最大的信道时延以外的）噪声来实现性能的提高。令表示由LS或MMSE信道估计方法得到的第k个子载波的信道增益。对估计的信道取IDFT，得到：其中，z(n)表示时域噪声。对于最大的信道时延L，忽略仅包含噪声的信道系数，定义信道系数：然后，将剩余的L个信道系数再变换到频域：代码如下function H_c
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2021-03-23 19:23:19
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对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的 5hz 叫基频）。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且，对于周期信号有一个特点，信号的周期越长，信号的基频越小 T∝1f。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号，那么它的基频就是无穷小，这样它的频率组成就编程了连续的了
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2016-11-14 01:12:00
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dft(多项式相乘模板)/* Author : lifehappy*/#pragma GCC optimize(2)#pragma GCC optimize(3)#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const double pi
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2021-08-26 16:44:42
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