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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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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1.Matlab里的IFFT/FFT函数系数的问题Matlab里的ifft函数会在做完正常的变换后除以ifft变换的点数，而fft函数中没有系数。Matlab里的IFFT变换及FFT变换：因此在Matlab上，利用fft函数做频谱分析，应注意以下几点：（1）应对FFT的结果除以FFT点数，才能得到各频点的真实幅值。（2）FFT的频率分辨力等于采样频率除以FFT点数，即：（3）对实序列进行FFT，结
基于Pytorch使用FFT,矩阵乘法,Conv2d计算卷积目标：计算64*64矩阵X和3*3矩阵H的卷积Y=X*H第一节：导入库# 导入所需模块
import torch
import torch.nn as nn
from timeit import Timer
# 创建一个四维随机张量，样本数为1，通道数为1，大小为64*64为图像
x_n = torch.tensor(torch.ran
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2023-10-20 23:30:30
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如果输出都是NaN一定是输入有NaN。频率计算f = NFs(i-1)其中：N为采样点数，Fs为采样频率，i为第i个点（从1开始计数）。
原创
2021-06-08 14:53:54
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# PyTorch FFT（快速傅里叶变换）入门指南
在现代深度学习和信号处理的领域，傅里叶变换是一个非常重要的工具。熟练掌握快速傅里叶变换（FFT）的使用，可以帮助开发者在处理频域分析时更加高效。本文将带领你了解如何在PyTorch中实现FFT，其主要流程和代码实现步骤如下。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
BiDirectional：因为在NLP中，文本序列后段可能对当前位置产生影响，因此提出双向循环神经网络：双向循环神经网络输出：h0~hN；hidden：hNf和hNb #引入torch
import torch
#引入time计时
import time
#引入math数学函数
import math
#引入numpy
import numpy as np
#引入plt
import matpl
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2024-10-25 14:58:29
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原文地址：http://http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c02a8c0100ysuc.html x=load(‘cur.txt’); %读入变换数据 fs = 100; %设定采样率 N=128; %变换点数 n=0:N-1; t=n/fs; y=fft(x); %进行FFT变换 mag = abs(y); %求取幅值 f=(0:length(y)
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精选
2015-07-14 21:13:34
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摘自<Understanding Digital Signal Processing>第三版，13.10 Fast FIR Filtering Using the FFT一节基于的理论：频域上的乘积等效于时域上的卷积。基本的计算流程，如下图所示。将输入信号和滤波器参数分别进行FFT，得到和，在频域上进行乘积，然后，进行IFFT。对于的FIR滤波器，其标准的卷积方程为 假设的长度为，的长
# 使用 PyTorch 实现 FFT 频谱分析
快速傅里叶变换 (FFT) 是一种用于计算信号频谱的重要工具，今天我们将通过 PyTorch 来实现这一功能。对于刚入行的小白，你只需要按照以下步骤进行操作。
## 实现流程
以下是实现 FFT 过程的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-27 03:50:46
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NLP FROM SCRATCH: TRANSLATION WITH A SEQUENCE TO SEQUENCE NETWORK AND ATTENTION这是“NLP from Scratch”系列的第三个教程，也是最后一个。这个教程将会以自己写的多个类和函数来处理数据，并构建我们的NLP模型任务。本教程，我们将构建一个神经网络模型完成法语翻译英语的任务。[KEY: > input, =
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。虽然很多人都知道FFT是什么，可以用
原创
2010-05-12 21:48:25
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# PyTorch与MATLAB的对比及示例
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch和MATLAB是两种常用的工具。它们各自有着独特的优势和应用场景。本文将对PyTorch和MATLAB进行简要对比，并给出代码示例，帮助读者了解如何在这两种环境中进行基本的神经网络构建。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。其最大的特
数据集加载之ImageFolderImageFolder一个通用的数据加载器，数据集中的数据以以下方式组织函数如下ImageFolder(root, transform``=``None``, target_transform``=``None``, loader``=``default_loader)参数解释root 指定路径加载图片transform：对PIL Image进行的转换操作，tra
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2023-10-19 22:58:12
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计算与观察二维DET在MATLAB中傅里叶变换可以是使用快速傅里叶变换（FFT）实现。使用函数fft2就可以实现，语法形式F=fft2(f),这个函数返回的傅里叶变换大小仍为MxN。傅里叶谱可以使用abs函数计算每个元素实部与虚部平方和的平方根获得。 例f= imread("Fig0303(a).tif");
figure;
subplot(2,3,1);
imshow(f);
%计算f的傅里叶变
2014.04.17,转帖,关于FFT的结果为什么要除以N
http://www.chinavib.com/forum/viewthread.php?tid=23665&highlight= 关于这个问题，我看到的书好像都没有进行解释，这里我试着解释下： 首先，离散付立叶变换的定义本身比连续付立叶变换少了一个dt(采样时间间隔
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2023-12-05 14:13:14
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代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones1 论文关键信息论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depth
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2023-09-17 10:24:46
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一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 &nbs
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2023-09-15 14:05:13
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Matlab 如何选择窗函数和 FFT 的长度；需要防止频率相近的两个频率分量产生频率泄漏。
原创
2023-09-29 21:48:14
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Fourier Transforms傅立叶变换是将在时间或空间中采样的信号与频率采样的相同信号相关联的数学公式。 在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征，即其频率分量。这个公式也不该陌生吧，就是DFT的公式，见博文：终于到来的DFT里面给出DFT的公式：对比一下，你会发现其实二者是一样的。MATLAB®中的fft函数使用快速傅里叶变换算法来计算数据的傅里叶变换...
原创
2022-04-14 17:00:16
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