一、LeNet-5LeNet-5中主要有2个卷积层、2个下抽样层（池化层）、3个全连接层3种连接方式1.LeNet-5第一层：卷积层C1C1层是卷积层，形成6个特征图谱。卷积的输入区域大小是5x5，每个特征图谱内参数共享，即每个特征图谱内只使用一个共同卷积核，卷积核有5x5个连接参数加上1个偏置共26个参数。卷积区域每次滑动一个像素，这样卷积层形成的每个特征图谱大小是(32-5)/1+1=28x2
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2024-10-09 10:25:14
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# Python输出图像频谱图
图像频谱图是一种能够展示图像中频率分布情况的图形，对于图像处理和分析非常有用。在Python中，我们可以使用一些库来输出图像的频谱图，帮助我们更好地理解图像的特征。
## 导入库
首先，我们需要导入一些必要的库，包括`numpy`和`matplotlib`：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyp
原创
2024-03-08 06:45:32
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?频谱频谱是频率谱密度的简称，是频率的分布曲线。复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱图。频谱将对信号的研究从时域引入到频域，从而带来更直观的认识。?频谱的作用测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示，进而分析其频率特性。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息，如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围，求出各个频率成分的幅值分
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2023-10-26 10:42:39
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图像傅立叶频谱分析分析：如果输入二维图像数据，则显示的图像是输入的灰度分布，傅立叶频谱是输入的频率分布，频谱图中心对称。图像频谱即二维频谱图通过对原图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线处一维傅立叶变换的叠加得到频谱图中以图中心为圆心，圆的相位对应原图中频率分量的相位，半径对应频率高低，低频半径小，高频半径大，中心为直流分量，某点亮度对应该频率能量高低。从测试案例中更清楚的提现以上几点以下为几个
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2024-01-16 16:22:09
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一、开场白先说一句，中国队NB！ 这次“不务正业”的主题是瀑布图，这也算是我很早以前就想完成的东西了，即便如此，这次的完成度也并不算高，就是做个demo给自己乐呵乐呵，以后有机会用了再捡起来优化吧。这次用的是两种方式：一种是MFC+SignalLab，一种是Ipp+QCustomPlot。两种方式我想主要记录第二种，因为第一种确实没啥好记录的，而且还有个问题现在没有想清。 不管怎样，先放效果图：图
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2024-06-28 14:38:03
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信号处理工具箱由很少的滤波功能和一组有限的滤波器设计工具组成。它还包含一些针对一维和二维数据的B样条插值算法。scipy.signal.spectrogram使用连续的傅立叶变换来计算频谱图。频谱图可以用作反映非信号信号的频率内容随时间变化的一种方式。from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as n
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2023-06-14 16:12:16
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1. 问：频谱图的横纵坐标有物理意义吗？看到有的说频谱图以中心的同心圆表示同一频率，这个能理解，但频谱图的横纵坐标和原图横纵坐标有关系吗？答：频谱图中的横纵坐标分别表示原图像横纵坐标的空间频率。比如说，原图沿x轴有正弦的亮度变化，那么频谱中在x轴上对应中心的两侧，即坐标为(x0,0)（对应于正弦的频率）和(-x0,0)处，都会有较大的幅度。2. 问：如何才能知道频谱图上高频的信号对应哪
# Python代码输出特征图教程
## 1. 简介
在深度学习中，特征图是指通过卷积神经网络（CNN）在不同层次上提取的图像特征。特征图的输出对于理解模型的工作原理、调试和可视化都非常重要。在本教程中，我将向你展示如何使用Python代码输出特征图。
## 2. 实现步骤
下面是实现此任务的步骤。可以用表格形式展示。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入
原创
2023-12-12 07:37:29
317阅读
qcustomplot 绘制 频谱图 瀑布图，游标实现跟随曲线数据的实时展示文件结构 pri文件结构 重写qcustomplot
#ifndef SPECTRUMDISPLAY_H
#define SPECTRUMDISPLAY_H
#include
#include
#include<qpainter.h>
#include
#include<qcustompl
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2023-12-08 15:53:07
621阅读
# 1 图像二维频谱长什么样子（左图是原图，右图是对应的频谱图） （图片来源：第一组是来自matlab自带的图片 “cameraman.tif”；第二组是用 excel 画的，然后截图） # 2 怎么获得（matlab和C++调用）matlaba代码，保存为 spectrum2D.m function [Result] = spectrum2D(I)
% I
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2023-09-29 22:16:43
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# Python频谱图 - 了解声音的频率分布
在日常生活中，我们经常听到各种声音，从音乐到环境噪音，声音无处不在。但你是否曾好奇这些声音的频率分布是怎样的呢？频谱图（Spectrogram）是一种可以可视化声音频率分布的工具。在本文中，我们将介绍频谱图的原理，并使用Python编写代码生成频谱图。
## 频谱图是什么？
频谱图是声音的频率分布的可视化表示。它将声音信号分解为不同频率的成分，
原创
2023-10-03 06:54:42
448阅读
2.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引一·个人简介二·数据分析的重要性和用途Python在数据分析中的角色三·Python数据分析基础Python简介和安装指南Python基本语法和数据结构Python中的数学运算四·数据分析工具和库概览NumPy：高效的多维数组操作Pandas：数据处理和分析Matplotlib：数据可视化Seaborn：统计图表绘制SciPy：科学计算
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2024-06-26 15:37:30
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一 . 整体示例示例代码创建：%%傅里叶变换频谱图
%时域分析
ts = 0:0.01:10;
sigl = sin(2*pi*ts);%单一成分慢信号
sig2 = 5*sin(2*pi*10*ts+. 75*pi);%单一成分快信号
subplot (511) ;plot(sig1)
subplot (512) ;plot (sig2)
%多成分
sig3 = sin(2*pi*ts) +5
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2023-09-26 11:39:04
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频谱图：声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信
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2023-06-30 20:04:22
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图像处理2.二维图像的频谱图理解(1)频谱图简介: 图像二维频谱图通过对输入图像进行水平和竖直两个方向的所有扫描线的一维傅立叶变换进行叠加得到,用来表示输入图像的频率分布。 频谱图以图像的中心为圆心,圆的相位对应
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2023-11-03 12:05:22
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频谱分析仪，简称频谱仪，是在频域上分析信号特征的工具，如信号的频率分布、频率、功率谐波、杂波噪声、干扰失真等。 一、 频谱 频谱是一组正弦波，经过适当组合后，形成被考察的时域信号。 上图显示了一个复合信号的波形，假定我们希望看到的是正弦波，但显然图示信号不是纯粹的正弦波，而仅靠观察又很难确认其中的原因。而对应到下图，同时在时域和频域显示了这个复合信号。频域图形描绘了频谱中每个正弦波的幅度随频率的变
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2023-12-14 03:22:06
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# 输出特征图通道数的科普
在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像和视频数据的主要工具。在CNN的架构中，卷积层的输出特征图通道数（也称为输出通道数）是一个重要的参数，它直接影响模型的学习能力和效率。本文将对输出特征图通道数进行详细讲解，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是输出特征图？
特征图是经过卷积层处理后产生的多维数组。在卷积神经网络中，每个卷积层会通
图片转字符画面向人群: 零基础或者初学者难度: 简单， 属于Python基础课程重要说明我们尽力保证课程内容的质量以及学习难度的合理性，但即使如此，真正决定课程效果的，还是你的每一次思考和实践。课程多数题目的解决方案都不是唯一的，这和我们在实际工作中的情况也是一致的。因此，我们的要求功能的实现，更是要多去思考不同的解决方案，评估不同方案的优劣，然后使用在该场景下最优雅的方式去实现。所以，我们列出的
深入浅出通信原理Python代码版深入浅出通信原理是陈爱军的心血之作，于通信人家园连载，此处仅作python代码笔记训练所用陈老师的连载从多项式乘法讲起，一步一步引出卷积、傅立叶级数展开、旋转向量、三维频谱、IQ调制、数字调制等一系列通信原理知识连载1：从多项式乘法说起\[(x+1)(x^2+2x+5)=x^3+3x^2+7x+5\]import sympyx = sympy.Symbol('x'
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2024-05-08 09:43:41
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# 使用Python生成MFCC频谱图
在音频处理和语音识别领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为一种特征提取方法，被广泛应用于分析和处理音频信号。MFCC提供的是一种在频域上对声音特征的简洁表示，能帮助我们更好地理解和识别音频中的内容。本文将介绍如何使用Python生成MFCC频谱图，并给出代码示例。
## 1. 什么是MFCC？
MFCC是一种表示音频信号的特征，它通过将音频信号进行短时
