引言： 线程之间经常需要协同工作，通过某种技术，让一个线程访问某些数据时，其它线程不能访问这些数据，直到该线程完成对数据的操作。这些技术包括临界区(Critical Section)，互斥量(Mutex)，信号量(Semaphore)，事件Event等。Event threading库中的event对象通过
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2024-04-10 07:04:21
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1 内容介绍多重同步压缩变换简介在分析一个客观物体时，采集它当前状态的信息，是了解其工作状况最好的方式。通过传感器，记录其信息，得到的就是信号（一般均为时域信号）。时频分析技术(TFA)，通过加入频率变量，为我们分析时域信号，提供了更为全面的时频视角。但是，传统TFA是存在很多不足的。这里不再赘述。相关文章谷歌搜索“Multi-synchrosqueezing Transform”即可。目前，TF
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2024-06-08 10:50:48
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# 如何在Python中实现FFT变换
随着信号处理和数据分析变得越来越普遍，快速傅立叶变换（FFT）作为一种高效的算法，用于将时间域信号转换为频域信号，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将分步指导你如何使用Python实现FFT变换。
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## 整体流程
在实现FFT变换之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是每一步的概述和相关内容。
| 步骤 | 描述
# Python傅里叶变换：理解信号的频率组成
## 引言
傅里叶变换是一种数学工具，可以将信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波。它在信号处理、通信、图像处理等领域有着广泛的应用。本文将介绍傅里叶变换的基本理论，并给出Python代码示例来进行实际操作。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的方法。在时间域中，信号是用时间作为自变量的函数。而在频率域中，信
原创
2023-07-20 07:25:44
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概要：FFT(Fast Fourier transform)：快速傅里叶变换，是DFT的工程化实现方法。 DFT直接求解太过于复杂，FFT方法根据DFT求解过程中旋转因子的性质并引入分治算法思想，大大简化计算过程，被广泛应用在频谱分析的工程实践中，如matlab，C，C++，CUDA等底层实现一，DFT简介频谱分析是信号处理中的重要环节，从傅里叶变换FT，到拉普拉斯变换LT，离散时间傅里叶变换DT
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2023-10-20 10:09:25
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WSST如何解释对于一个单一的频率，在CWT的时频图上会显示出较粗的谱线，其中能量最高的一行是频率的真实值为了看的更明显，我们将临近的行打印出来聚合到一起，发现他们都是同一频率的，这不仅仅正选信号具有这样的特点，这也是小波和信号相关联的一个特点？图中存在多余的”重复“信息，我们可以利用这一点，假设所有临近的带都来源于同一个带，我们就可以把他压缩成一个带，这就是sst做的事数学原理信号可以视为\[S
应用Matlab小波变换工具箱进行图像压缩图像压缩的原理使用函数dwt2进行小波分解利用小波工具箱中专用的阈值压缩图像函数wdencmp进行压缩 图像压缩的原理从数学的角度看，信号与图像处理可以统一看作信号处理（图像可以看作二维信号）。 图像压缩是将原来较大的图像尽可能的以较少的字节表示和传输，并要求图像有较好的质量。图像数据之所以可以压缩，数学原理主要有两点： （1）原始图像数据存在信息冗余（
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2024-09-20 22:37:24
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图像编码算法尽可能节省图像的存储空间和减少传输带宽需求，图像编码的目的是在满足一定解码重构质量的条件下利用尽可能少的比特数对图像进行表示。数字图像中的像素都不是独立存在的，小到相邻像素之间，大到图像块与图像块之间，不同的图像之间，都会存在一定的相关性。从信息论的角度来说，数据之间的相关性意味着互信息的存在，因此会造成信息上的冗余，而冗余的存在就为图像编码提供了可能。传统视频图像压缩技术都是基于离散
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2024-04-29 18:39:15
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# Python小波变换代码及应用
## 1. 什么是小波变换？
小波变换（Wavelet Transform）是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的子信号。与傅里叶变换不同，小波变换可以同时提供时间和频率信息，因此在许多领域中得到广泛应用，例如图像处理、音频处理、数据压缩等。
小波变换的核心思想是使用一组称为小波函数的基函数，将原始信号分解为不同频率的子信号。每个小波函数都有不同的
原创
2023-07-31 10:51:47
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通俗理解傅里叶变换，先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解！ 接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析：一、一些关键概念的引入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
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2023-06-15 09:34:52
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##两种图像灰度变换的手动实现方法(内附实现代码） 处理处理图像时直接调用相关函数外，自己手动实现也很重要噢！接下来介绍两种灰度转换的方法。 1、R,G,B 三通道像素值取均值来获得灰度图像。 2、NTSC方法 将 R,G,B 三通道采用不同加权系数来获得灰度图像。这种方法更符合人眼对颜色的感知。实现结果图：具体实现代码如下： 通过手动输入不同参数，选择不同的处理方式！import cv2 as
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2023-06-09 15:35:23
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流程图：
```mermaid
graph TD;
A[开始]-->B[导入所需库];
B-->C[读取图像];
C-->D[转换为灰度图像];
D-->E[进行傅里叶变换];
E-->F[计算傅里叶频谱];
F-->G[绘制频谱图];
G-->H[逆傅里叶变换];
H-->I[绘制逆变换图];
I-->J[保存结果图像];
原创
2024-02-17 06:10:37
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# 伽马变换代码实现（Python）
## 引言
伽马变换是一种常用的图像处理方法，它可以调整图像的对比度和亮度，使图像更加清晰和鲜明。本文将向你介绍如何使用Python实现伽马变换。
## 流程
下表展示了实现伽马变换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转换为灰度图 |
| 3 | 对每个像素应用伽马变换公式 |
|
原创
2023-07-23 19:05:05
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# Python离散傅里叶变换（DFT）实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现Python离散傅里叶变换（DFT）。离散傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，广泛应用于信号处理领域。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解实现DFT的整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入num
原创
2024-07-29 11:40:00
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# Python小波变换
## 引言
小波变换（Wavelet Transform）是一种数学工具，用于分析信号的频率和时域特征。与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域局部性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。在信号处理、图像处理、数据压缩等领域都有广泛应用。
本文将介绍如何使用Python进行小波变换，并提供代码示例。
## 小波变换的原理
小波变换基于小波函数，通过将信号与小波函数进行
原创
2023-09-30 11:47:53
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# 伽玛变换在图像处理中的应用
伽玛变换是一种在图像处理中常用的非线性操作，用于调整图像的亮度和对比度。它通过对每个像素应用幂函数来实现，可以改善图像的视觉效果，尤其是在低亮度条件下拍摄的图像。
## 什么是伽玛变换？
伽玛变换可以用数学公式表示为：
\[ O = I^\gamma \]
其中：
- \( O \) 是输出图像的每个像素值；
- \( I \) 是输入图像的每个像素值；
原创
2024-10-15 04:05:30
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同步压缩变换原理作为处理非平稳信号的有力工具，时频分析在时域和频域联合表征信号，是时间和频率的二元函数。传统的时频分析工具主要分为线性方法和二次方法。线性方法受到海森堡测不准原理的制约，二次方法存在交叉项的干扰。为了提升时频聚集性，逼近理想的时频表示，时频重排 (Reassignment method, RM)作为一种后处理技术被提。它在二维的时频面上重排时频系数，导致其丧失了重构信号的能力。同步
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2024-01-06 21:28:31
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傅里叶变换可以用来分析不同滤波器的频率特性。 numpy中的傅里叶变换numpy 中的FFT包可以实现快速傅里叶变换。np.fft.fft2()可以对信号进行频率转换。"""
函数 np.fft.fft2() 可以对信号频率转换 输出结果是一个复杂的数组。
第一个参数是 输入图像 图像是灰度格式。
第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小。
输出数组的大小和输入图像大小一样。如果输出结
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2024-08-13 16:04:40
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拉东变换是一种重要的数学工具，广泛应用于图像处理、信号分析以及数据压缩等领域。本文将详细介绍如何在Python中实现拉东变换的代码，通过一系列步骤带你理解这个过程。
## 背景描述
在现代信息处理领域，拉东变换用于将数据从像素空间转换到拉东空间，从而有效地提取对象的边缘信息。以下是实现拉东变换的主要流程：
```mermaid
flowchart TD
A[接收图像数据] --> B
我觉得OpenCV里面介绍霍夫变换那一章讲得很有启发性。如果所有的图形都可以用数学表示出来，那么所有的图形都可以用霍夫变换检测。下面是我看到的一篇非常好的霍夫变换应用于检测直线的文章，存在这里。前言今天群里有人问到一个图像的问题，但本质上是一个基本最小二乘问题，涉及到霍夫变换（Hough Transform），用到了就顺便总结一下。内容为自己的学习记录，其中多有参考他人，最后一并给出链接。&nbs
