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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# 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
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 |
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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, =
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
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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## 使用PyTorch实现图像的快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（FFT）是一种用于频域分析的数学工具，通常用于图像处理、信号处理等领域。在本篇文章中，我们将通过PyTorch库来进行图像的数据处理，演示如何将一幅图像应用FFT，提取其频域特征。
### 项目流程概述
下面是实现此功能的整体步骤：
| 步骤 | 描述
1 FFT进行一个维度的快速傅里叶变换torch.fft.fft(input,
n=None,
dim=- 1,
norm=None,
*,
out=None)1.1 主要参数input输入，需要傅里叶变换的tensorn需要变换
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2023-03-06 16:16:40
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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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看到matlab中关于fft变换的几行代码，总想把它们几行语句搞清楚，看了许多，还是有些搞不清楚，可能需要更多的知识才能把它们彻底搞懂吧。 先来看一个简单的画频谱图的代码吧：clear all
fs=150;%采样频率要大于等于原信号中最高频率的二倍
N=150;%采样点数
t=(0:N-1)/fs;
y=0.5*sin(2*pi*65*t)+0.8*cos(2*pi*40*t)+0.7*cos(
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2024-06-27 20:54:24
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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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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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图像处理基本概念 - 卷积,滤波,平滑关系图像卷积：一种实现手段，不管是滤波还是别的什么，可以说是数学在图像处理的一种延伸。 图像滤波：一种图像处理方法，来实现不同目的。 图像平滑：实际上就是低通滤波。 图像卷积(模板)1. 使用模板处理图像相关概念 模板:矩阵方块,其数学含义是一种卷积运算 卷积运算:可看做加权求和的过程.使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘,所有
# 使用 PyTorch 实现 FFT：实部与虚部的处理
## 引言
快速傅里叶变换（FFT，Fast Fourier Transform）是一种高效计算离散傅里叶变换的算法，广泛应用于信号处理、图像处理和数据分析等领域。在PyTorch中，我们可以方便地使用内置的FFT函数来进行变换。本篇文章将重点讲解FFT的实部与虚部的处理，提供代码示例，并绘制饼状图来展示不同频率成分的分布。
## 什
Pytorch使用Sequential快速搭建神经网络本篇笔记主要对应于莫凡Pytorch中的3.3节。主要讲了如何使用Pytorch中的Sequential模块快速搭建一个分类模型的神经网络。接下来我们自己通过两种方法搭建一个分类模型的神经网络。数据生成与展示import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot
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2023-12-10 13:38:00
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文章目录损失函数损失函数是什么损失函数、代价函数、目标函数到底有什么区别交叉熵损失函数-nn.CrossEntropyLoss交叉熵概念二分类交叉熵-nn.BCELossL1损失(MAE)-nn.L1lossL2损失平滑L1损失-nn.SmoothL1Loss负对数似然损失函数-PoissonNLLLoss相对熵损失-nn.KLDivLossnn.MarginRankingLossnn.Mult
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2023-12-20 00:31:11
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?模型添加噪声，增强鲁棒性为模型添加噪声主要有两种方式1️⃣ 为训练集添加噪声，训练时加噪2️⃣ 为训练好的模型参数添加噪声，训练后加噪第一种这里不详细说，transforms里提供了一些裁剪和旋转图片的方式，此外可以对图片添加高斯噪声等随机性。如何实现第二种噪声，特别是对于大型网络，每一层的参数大小可能处在不同的数量级，那么是我们这里重点要谈的部分。 根据论文里的想法，就是如果要达到级别的敏感度
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2023-10-17 07:14:02
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#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef long double ld; const int N = 9000000; const ld pi = acos(-1); struct CP { ...
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2021-07-28 12:44:00
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https://www.luogu.com.cn/blog/command-block/fft-xue-xi-bi-ji http://blog.miskcoo.com/2015/04/polynomial-multiplication-and-fast-fourier-transform #inc
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2021-01-18 21:11:00
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