mne-python脑电图和肌电图是一个开源软件分析、处理和显示。遵循bsd许可协议,由哈佛大学和共同开发的社区。主要功能包括:预处理和脑电图\/梅格信号的去噪,源估计、时频分析、统计测试,功能连接,机器学习,可视化的传感器、来源等外资支持最常见的原始数据格式。默认的(和附带的示例数据)使用.fif格式,但它也支持这种格式。主页的引入了20线py代码估计原始数据阅读和来源。这只是mne-pytho
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2024-08-13 09:30:06
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Y. Zhao, J. Yang, C. Yi and Y. Liu, "Joint denoising and unmixing for hyperspectral image," 2014 6th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), 2014
本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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没有按照顺序做，因为第4题是困难题，虽然代码通过了测试，但解法存在两层进阶，需要仔细整理，待后面专门抽时间整理；又因为把第6题想简单了，所以也临时跳过了第5题。LeetCode刷题笔记（Python3）——6. Z 字形变换（点击查看题目）（点击查看官方题解）注意：此题的官方题解没有Python代码，但提供了两种解题思路：按行排序和按列排序。 LeetCode刷题笔记（Python3）——6. Z
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2023-11-20 07:32:16
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经过图像变换后，一方面能够更有效地反映图像自身的特征，另一方面也可使能量集中在少量数据上，更有利于图像的存储、传输和处理。8.1 图像Radon变换从检测器获取投影数据的过程，就是图像中的Radon变换。8.1.1 Radon正变换1 %对图像进行0°和45°方向上的Radon变换
2 clear all; close all;
3 I=zeros(200, 200); %建立图像
4 I(
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2023-11-20 02:47:17
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学过信号处理的都应该知道傅立叶变换把时域上的信号处理为频域上的信号叠加对于在空间域上的数字图像，我们也能通过傅立叶变换转换为频域类的信号在实现某些图像处理的时候，频域类的处理比空间域更简单好啦，我们来看看二维离散信号的傅立叶变换数字图像的二维离散傅立叶变换所得的结果的频域成分如图所示，左上角是直流成分，变换结果四个角周围对应于低频成分，中央部分对应于高频部分。为了便于观察，我们常常使直流成分出现在
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2023-06-13 14:38:07
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1 Box－Cox变换在回归模型号中，Box－Cox变换是对因变量Y作如下变换： （1.1） 这里是一个待定变换参数。对不同的，所做的变换自然就不同，所以是一个变换族。它包括了对数变换（＝0），平方根变换（）和倒数变换（＝-１）等常用变换。 图１. 变换前变量的分布 图２.变换后变量分布 对因变量的n个观测值，应用上述变换，得到变换后的向量 （1.2
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2024-01-29 11:22:22
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很多同学需要源文档，所以添加了下载链接，方便大家共同学习进步~Gabor变换是D.Gabor 1946年提出的。为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数，得到了窗口Fourier变换。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gab
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。数字图像现在已经成为我们日常生活的一部分。因此，数字图像处理变得越来越重要。如何提高图像的分辨率或降低图像的噪声一直是人们热门话题。傅里叶变换可以帮助我们解决这个问题。我们可以使用傅立叶变换将灰度像素模式的图像信息转换成频域并做进一步的处理。今
本周要完成的作业记录一下可以用的参考资料需要实现2种方法，也就是奇偶和虚实的方法对噪声进行fft变换然后再算加权和不加权的方法白噪声？ 谱级https://zhuanlan.zhihu.com/p/102303274谱级是指定信号在某一频率的谱密度与基准纳密度之比的以10为底的对数乘以10，以分贝计。只适用于对所读频率范围内为连续谱的信号。谱级前应冠以适当定语来说明其种类，如
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2024-06-18 09:52:36
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# 小波变换 图像变换 Python 实现教程
## 简介
小波变换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，并且可以实现图像的压缩和特征提取。本教程将介绍如何使用Python实现小波变换来进行图像变换。
## 整体流程
下表展示了实现小波变换图像变换的整体流程。
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1 | 加载图像 |
| 2 | 将图像转换
原创
2023-12-21 09:49:40
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# 使用 Python 实现傅里叶变换与逆变换
傅里叶变换是一种用于分析信号频率成分的工具，而逆变换则可以将频率信息转换回时间域信号。在这篇文章中，我将指导你如何使用 Python 来实现傅里叶变换与逆变换。我们将分步进行，确保你能理解每一部分的代码及其作用。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-07-31 08:45:26
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傅里叶变换的入门：如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧http://zhuanlan.zhihu.com/wille/19759362 数字信号处理书籍The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing：http://www.dspguide.com/pdfbook.htm（其中有傅里叶变换的相关内容）傅里
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2023-11-12 18:42:27
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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文章目录一、前言二、傅里叶变换在图像中的应用0. 本文用到的库1. 图像的傅里叶变换和逆变换2. 高斯模糊3. 傅里叶变换频域滤波（1）低通滤波（2）高通滤波（3）带通滤波 一、前言图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（灰度变化得快频率就高，灰度变化得慢频率就低）。傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。傅立叶变换的物理意
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2023-08-16 09:42:54
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目录实验名称实验目的实验原理实验环境实验步骤题目一：周期函数的傅里叶分解题目二：周期方波函数的傅里叶级数展开题目三：利用matplot模拟傅里叶级数展开 实验名称使用python进行傅里叶变换实验目的1.掌握使用matplotlib进行绘图的基本步骤 2. 利用python程序实现傅里叶变换实验原理傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成
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2023-06-01 15:29:24
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目录 一、仿射变换原理介绍1、原理部分2、代码实现部分以及部分主要函数解析 2.1 代码实现部分2.2.主要函数2.2.1.α通道原理一、仿射变换原理介绍 在计算机视觉的应用里，有一个叫仿射变换的重要变换。主要效果是实现两个不同图片的插入拼接，在计算机视觉编程的这本书里，作者将甲壳虫乐队的照片与广告牌进行了拼接，十分有意思。而在这篇博客里，将详细介绍
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2023-12-07 21:03:48
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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
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2023-06-15 11:33:46
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傅里叶提出，任何周期函数可以表示为不同频率的正弦和/或余弦和的形式。无论函数多复杂，只要它是周期的，并且满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和表示。甚至非周期函数（但该曲线下的面积是有限的）也可以用正弦和/或余弦和乘以加权函数的积分来表示。用傅里叶级数或者变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而不会丢失任何信息。这是这种表示方法的最重要特征之一：不丢失任何信息。而数字图像，尤其是计算
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2024-02-27 13:54:42
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傅里叶变换我们生活在时间的世界中，早上7:00起来吃早饭，8:00去挤地铁，9:00开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。但是在频域中一切都是静止的！可能有些人无法理解，我建议大家看看这个文章，写的真是相当好，推荐！https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海所以一般情况下，由于
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2024-08-29 17:40:29
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