之前在自己笔记本上配置过一次caffe，只用的cpu，啊，简直不能要。。。后来换了TX1试试，又得重新编译一边caffe，每次在编译python包时总是难以满足，尝试好久，有点心得，主要整理一下python依赖解决过程，免得遗忘。1、开始步骤Note：Makefile也要修改一下，不只是Makefile.config，不然会出现找不到lhdf5_hl 和 lhdf5参考文章：#出现下面错误
/us
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2024-01-30 21:25:03
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先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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# Java FFT 包：科普文章
## 引言
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种十分重要的数学工具，在信号处理、图像处理以及其他领域中有着广泛的应用。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，使得我们能够分析信号中各个频率的成分。在计算机科学领域，我们经常需要进行傅里叶变换来处理音频、图像等数据。Java 中有许多优秀的 FFT 包可以帮助我们进行傅里叶变换的计算，本文将介
原创
2023-08-09 10:39:06
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
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2024-01-16 16:54:29
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-10-29 21:20:21
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FFT函数Y = fft(x)如果x是向量，则fft(x)返回该向量的傅里叶变换如果x是矩阵，则fft(x)将x的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。如果x是一个多维数组，则 fft(X) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。Y = fft(X,n)如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。如果 X 是向量且 X 的长度大
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2024-01-11 17:26:59
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python实现FFT（快速傅里叶变换）简单定义一个FFT函数，以后的使用中可以直接幅值粘贴使用。首先生成了一个频率为1、振幅为1的正弦函数： 然后计算该信号的频率和幅值，得到计算结果如下： 其中计算相位角我使用的较少，为了提高计算效率一般是注释掉了，不在意这点效率的话可以保留。# 所使用到的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
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2023-05-24 17:27:20
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图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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1. FFT相关理论1.1 离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。但是它的致命缺点是：计算量太大，时间复杂度太高，当采样点数太高的时候，计算缓慢，由此出现了DFT的快速实现，即下面的快速傅里叶变换FFT。1
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2023-07-29 19:40:02
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## Python中的FFT算法
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种分析信号的方法，可以将信号从时域转换为频域。在信号处理领域，傅里叶变换被广泛应用于滤波、压缩、频谱分析等方面。在Python中，我们可以使用`numpy`库中的`fft`模块来实现快速傅里叶变换（FFT）算法。
### FFT算法原理
FFT算法通过分治策略将离散信号的傅里叶变换分解为多个较小规模的傅里叶
原创
2024-02-25 04:35:57
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# 使用 Python 实现方波的 FFT 过程
在信号处理、音频处理和通信等领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种非常重要的工具。本文将指导您使用 Python 实现一个方波的 FFT。我们将分步进行，确保每个细节都能清晰明了。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将实现过程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 06:59:12
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Effective Java知识总结（1）注：文章内容总结于《Effective Java》，特此声明。 静态工厂方法代替构造器类可以提供一个共有的静态工厂方法，它只是一个返回类的实例的静态方法。如：public static Boolean valueOf(boolean b) {
return b ? Boolean.TURE : Boolean.FALSE;
}静态工厂方法的优势静态
1.简介：facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库，有兴趣的同学可以扒扒源代码：2.安装和配置 facenet我们先将 facenet 源代码下载下来：在使用 facenet 前，务必安装下列这些库包：或者直接移动到 facenet 目录下，一键安装pip install -r requirements.txt3.下载 LFW 数据集LFW 是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计
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2024-07-18 10:07:48
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先看一下我收到的程序，作为研究对象的信号是这样产生的： T=128; N=128; dt=T/N; &nb
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2023-10-31 20:18:24
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# Python中的FFT函数
## 介绍
在信号处理中，傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的常用方法。傅里叶变换可以将一个信号分解成一系列的正弦和余弦函数。而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算傅里叶变换的算法，它可以在较短的时间内完成复杂的计算。
在Python中，我们可以使用NumPy库中的`fft`模块来进行FFT计算。这个模块提供了一些函数，例如`fft`和`ifft`，用
原创
2023-07-25 20:45:33
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-08-04 17:26:37
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1. 快速傅里叶变换（FFT） 原始二维傅里叶变换公式：np工具箱中有fft2函数可以对图像做二维快速傅里叶变换（不断分解成更小的、更容易的小蝶形变换替换大变换），但是要让输出的频谱图更有视觉效果，需要把四个角的中心点移动到矩阵中心，并做对数变换代码：import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-26 12:21:22
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文件操作1. 文件操作1. 文件操作步骤1. 打开2. 读3. 写4. 关闭2. 访问模式2. 文件和文件夹的操作1. 步骤2. 相关操作 1. 文件操作1. 文件操作步骤1. 打开2. 读read()# num表示要从文件中读取的数据的长度（单位是字节），如果没有传入num，那么就表示读取文件中所有的数据。
文件对象.read(num)# test.txt文件
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2024-03-06 13:32:16
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