目录1.超参数实验设计2.超参数搜索任务的目标3.在实验前考虑更多问题搜索空间是否足够大？我们是否从搜索空间中采样了足够多的点？每项研究中有多少试验是不可行的（即试验发散、获得非常差的损失值或根本无法运行，因为它们违反了某些隐含约束）？我们可以从最佳试验的训练曲线中学到什么？对过拟合的处理对高方差的观察对训练受限的改进 1.超参数实验设计在确定了科学和麻烦超参数之后，我们设计一个“研究”或一系列
转载
2024-04-24 10:41:24
91阅读
相位阶段（stage): 是根据交叉口通行权在一个周期内的更迭次数来划分的，一个信号周期内"通行权"的交接几次，就是几个信号阶段。也就是说只要信号灯色有变化（红、黄除外），相位阶段就发生了变化。 相位（phase）： 是按照车流获得信号显示的时序来划分,有多少种不同的时序安排,就有多少个信号相位。在现有的信号机中，对应于每一股车流都会有一个相位进行控制。比如，交叉口双向左转四相位对称放行时，东直
转载
2024-02-22 19:34:04
85阅读
Tacotron2前置知识通过时域到频域的变换，可以得到从侧面看到的频谱，但是这个频谱并没有包含时域的中全部的信息，因为频谱只代表各个频率正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。基础的正弦波\(Asin(wt+\theta)\)中，振幅、频率和相位缺一不可。不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅有频谱是不够的，还需要一个相位谱。时域谱：时间-振幅频域谱：频率-振幅相位谱：相位-振幅参见：傅里叶分
C/C++实现Perigram属性通常描述信号瞬时特征的物理量有：瞬时振幅、瞬时相位、及瞬时频率（“三瞬参数”），地震波的瞬时参数不仅可以直接用来研究岩性、构造等，而且也能够反演介质的品质因数等参数。在研究非平稳信号时，瞬时参数尤为重要。假设原始信号为\(x(t)\)，通过Hilbert变换，将实信号转变为复信号\(S(t)=x(t)+iy(t)\)，并提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率三个参数。本
电磁波的波长、频率、振幅和相位 - 知乎
原创
2022-11-06 16:29:16
371阅读
# Python中的傅里叶变换和逆变换
在信号处理和图像处理领域，傅里叶变换是一种非常重要的数学工具，用于将一个函数在时域（或空域）中的表示转换为频域中的表示。通过傅里叶变换，我们可以将信号分解成不同频率的正弦波和余弦波的叠加，这对于分析信号的频率成分、滤波和压缩等应用非常有用。
在Python中，我们可以使用`numpy`库中的`fft`模块来进行傅里叶变换和逆变换。本文将介绍如何使用Pyt
原创
2024-07-03 03:52:14
98阅读
# 如何在PyTorch中实现振幅谱
本文旨在教会初学者如何在PyTorch中实现振幅谱。振幅谱通常用于信号处理、图像分析等领域，它提供了信号的频率成分的大小信息。下面的步骤将指导你通过这一过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先理清实现振幅谱的主要步骤。以下是该流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
一.声音的相关概念声音是介质振动在听觉系统中产生的反应。声音总可以被分解为不同频率不同强度正弦波的叠加（傅里叶变换）。声音有两个基本的物理属性：频率与振幅。声音的振幅就是音量，频率的高低就是指音调，频率用赫兹（Hz）作单位。人耳只能听到20Hz到20khz范围的声音。模拟音频（Analogous Audio），用连续的电流或电压表示的音频信号，在时间和振幅上是连续。在过去记录声音记录的都是模拟音频
转载
2024-01-25 11:01:36
151阅读
本文主要参考D Ghiglia和M Pritt的《Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software》中对相位重要性的例子 傅里叶变换相信很多人都看过知乎上的大神文章，傅里叶变换之掐死教程，傅里叶变换可以将信号从时域转到频域，如下图在时域中的一段声音信号，频域中可以用一个音符来表示。 而图像的傅里叶
转载
2024-01-01 07:08:01
581阅读
【声明】本文没有多高的技术，只是学校的一项作业，故将制作过程写出，以作记录。大神请飘走。 本文所用工具为MachCAD 15 for windows 64。已知：正弦信号的完整公式xt=Asin(ωt+φ)小技巧：若想在MathCAD中打出π，需要同时按下Ctrl+Shift+P。 
转载
2023-12-01 22:06:58
41阅读
# 实现图像的幅度谱和相位谱的 Python 教程
## 1. 介绍
在图像处理领域，幅度谱和相位谱是非常重要的概念，常用于图像的频域分析。幅度谱表示图像中频率成分的强度，而相位谱则表示频率成分的相位信息。本教程将带领你一步步实现图像的幅度谱和相位谱，使用 Python 和常用的库如 NumPy 和 Matplotlib。
## 2. 流程概述
下面是实现图像幅度谱和相位谱的步骤表：
|
torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。利用datasets可以下载一些经典数据集，本次笔记主要记录如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。1. transformstransforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。1）对
转载
2023-11-26 13:47:57
322阅读
：图像频率的理解 不同频率信息在图像结构中有不同的作用。图像的主要成分是低频信息，它形成了图像的基本灰度等级，对图像结构的决定作用较小；中频信息决定了图像的基本结构，形成了图像的主要边缘结构；高频信息形成了图像的边缘和细节，是在中频信息上对图像内容的进一步强化。用傅里叶变换可以得到图像的频谱图: 上面的图像左边是原图，右边是频谱图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
# 实现 Android PCM 振幅显示教程
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(获取PCM数据)
B --> C(计算振幅)
C --> D(显示振幅)
```
## 步骤及代码实现
### 1. 准备工作
在 Android 项目中创建一个新的 Activity，准备好显示振幅的 UI 组件。
###
原创
2024-03-31 04:00:58
143阅读
# 使用 PyTorch 显示图像的基本方法
在深度学习和计算机视觉领域，图像是最重要的输入类型之一。为了解析和展示这些图像，PyTorch 提供了一些非常方便的工具。本文将简单介绍如何使用 PyTorch 张量显示图像，并配有相应的代码示例。
## 1. PyTorch 简介
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，因其动态计算图和简便易用的特点而受到广泛欢迎。通过 PyTorch，用户
作者丨Yuval Greenfield最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码：https://
转载
2024-10-18 07:34:38
56阅读
# PyTorch中的相位谱及其可视化
在信号处理和图像处理中，相位谱是一个非常重要的概念，它包含了信号或图像中各个频率分量的相位信息。在PyTorch中，我们可以很方便地计算并可视化信号或图像的相位谱。本文将介绍相位谱的概念，以及如何在PyTorch中计算和画出相位谱。
## 相位谱的概念
相位谱是信号或图像各个频率分量的相位信息的表示，它可以帮助我们更好地理解信号或图像的频谱特征。在频域
原创
2024-05-06 06:46:33
209阅读
一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
这是对计算机网络基础教程（第四版）谢希仁 谢钧 书的讲解，因为书中很大一部分都是理论上的文字，初学者对这些文字会感到有一种很不理解，不知道讲什么东西，时间一长，就失去耐心了，所以在这里写下自己学习时的一些理解， 所写文字中包括我自己的一些话，可包括从别的地方中摘取的一些好的总结的文字和图片，请不要大惊小怪。我也是一直菜鸟。 谢谢
PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。加减乘除就不多说了，+-*/1 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1)
>&
转载
2023-10-20 11:33:03
77阅读
