迭代器 可迭代对象 内部含有__iter__方法的就是可迭代对象，遵循可迭代协议。
可迭代协议： 假如我们自己写了一个数据类型，希望这个数据类型里的东西也可以使用for被一个一个的取出来，那我们就必须满足for的要求。这个要求就叫做“协议”。
可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、基2 FFT二、使用步骤1.分解2.旋转因子代码 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在学习各种基FFT之前，先来简单了解一下matlab的fft()函数是怎么做的。
MATLAB提供了一个称为fft的函数用于计算一个向量x的DFT。调用X= fft(x,N)就计算出N点的DFT。如果向量x的长度小于N
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2024-06-28 07:26:20
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OpenCV Python 图像变换【目标】利用OpenCV 对图像进行 傅里叶变换利用NumPy的FFT函数傅里叶变换的应用cv2.dft(), cv2.idft()【原理】傅里叶变换常用于频域图像分析。对于图像来说，2D DFT 常用于寻找频域特征，一个快速算法 FFT（Fast Fourier Transform）用于计算DFT。更详细的资料请查找图像处理或者信号处理和 【参考】。对于正弦信
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2023-08-10 18:00:46
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题外话 好久没更新了，这段时间实在是摸鱼，人快闲出毛病来了。这是一个选修课的大作业的一部分，2D-FFT的思路是借鉴了一个博客的，但做了少许改进。DCT是自己写的，都不难。这门课咋只得了81分，破防了。一、2维FFT简述 就不放公式了，2维FFT就是两次一维FFT。一个2维信号可以看作一个矩阵，先行再列或者先列再行都可以。示意图如下图所示： 如前所述，2维FFT编写的关键仍在1维FFT。按照蝶形流
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2023-09-30 09:21:07
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无奈笔记本的性能太渣，双系统切换太麻烦，索性就拿tx2来当第二台电脑，需要在linux上跑的demo都放到tx2上跑； 先安装caffe（我重刷了两次机o(『﹏『)o）。 先配置依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
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2024-08-22 10:11:07
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文章目录文章目录前言N19:不要把函数返回的多个数值拆分到三个以上的变量中1、详解2、总结N20:遇到意外情况时应该抛出异常，不要返回None1、详解2、总结N22:用数量可变的位置参数，给函数设计清晰的参数列表1、详解2、总结前言提示：Effective Python第二版，作者是Brett Slatkin, Google首席软件工程师，立足于python3，主要讲解原理与常见用法。第3章主要讲
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2024-06-16 20:53:22
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学习目标使用OpenCV计算傅里叶变换使用Numpy中的傅里叶变换（FFT）傅里叶变换的应用学习函数如下：cv2.dft()，cv2.idft()
理论傅里叶变换用来分析不同滤波器的频率特性。对于图像而言，2D离散傅里叶变换（DFT）用于寻找频率域。傅里叶变换的快速算法，FFT，常用于计算DFT。对于正弦信号，，我们称f为频率信号，如果频率域确定，那么我们可以看到f的具体形状（spike）。如果一
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2024-06-16 20:53:17
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Facebook的caffe2是caffe的升级版，相较于caffe的主要不同是将layer替换成了更为强大灵活的operator以及添加了类似matlab中的工作区概念的workspace，基本数据结构blob和net保持不变。关于caffe2的教程，英语好的人可以看官方教程，英语不好的朋友可以看caffe2教程入门（python版），也是基于官方教程整理出来的，整理的也比较好。下面是我对“ca
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2023-12-03 12:07:07
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Matlab数字数字图像处理函数汇总：
1、数字数字图像的变换
① fft2：fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
②ifft2:：ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换，如：
i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
k=ifft2(j);
2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器
python写短时傅里叶变换调用“ torch.stft ”函数torch.stft() 是 PyTorch 中用于计算短时傅里叶变换 (STFT) 的函数， 它的主要功能是将一个 1D/2D/3D 张量组成的时间序列 (time series) 转化为 STFT 值。该函数通过在时间域上对信号进行滑动窗口并执行 FFT 来计算 STFT。它的函数原型如下：torch.stft(input, n_
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2024-04-12 09:30:35
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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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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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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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文章目录FFT运算应用时的要点FFT运算前数据长度周期情况采样频率数据补零FFT运算中FFT运算后幅值频率相位基于Python的通用化FFT计算函数附录：术语参考相干采样和非相干采样分贝dB的定义 本文记录了如何使用scipy提供的FFT函数，实现快速傅里叶变换的实际例程。关于FFT的基本理论，在正文中不会特别介绍，可以根据读者要求，针对特别的知识点在附录中加以说明，本文重点在于介绍如何解决实际
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2023-07-11 14:57:55
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本文章将介绍如何用python一行代码实现基二时间抽选FFT函数的定义。在我们进入正题之前，先来热个身，用python实现一行快速排序，这个是相对轻松的，列表推导式是一个很方便的东西，因此我们只需要：quick_sort = lambda x :quick_sort([i for i in x if i<x[0]])+[i for i in x if i==x[0]]+quick_sort(
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2023-07-28 23:35:49
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# Python中的FFT函数实现
## 简介
在Python中，Fast Fourier Transform（快速傅里叶变换）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。它可以将一个离散信号转换为频域表示，用于在信号处理、图像处理、音频处理等领域。
本文将带你了解如何使用Python中的FFT函数，以及每一步需要做什么。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个流程，并用表格展示每一
原创
2024-01-07 11:57:41
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数字信号处理中，通常取有限时间片段进行分析。具体做法：1>从信号截取一个时间片段 ; 2>对信号进行傅里叶变换、相关分析。信号的截断产生了能量泄漏而FFT算法计算频谱产生栅栏效应从原理上讲这两种误差都是不能消除的FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应采用不同的截取函数对信号进行截短截短函数称为窗函数，简称为窗。泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关对于窗函数的选用总的原则是:保持最大
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2023-07-11 16:15:32
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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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数据侦探 与纯傅立叶变换不同，工程师和研究人员需要进行离散傅立叶变换（DFT），用于处理采样数据。这些数据可能来自数字示波器、数据采集系统或其他设备。由于用DFT处理以固定采样频率获得的离散数据，它的结果并不完美。采用DFT——常常是增强的快速傅立叶变换算法（FFT）——处理一个正弦采样信号时，如功率——频率（见图），在本不存在能量的频带出现了能量，即“泄漏”。 从FFT处理的结果中你不能消除
