select *,(case when sdwd=30 and sw=10 then '---' else cast(sdwd as varchar(15)) end) as dd from view_jssjzh
原创
2012-11-16 15:13:45
505阅读
在如今全球经济进入数字化转型时期，数字化转型已成为传统企业必须付诸行动的必选题。当前我国大多传统企业的数字化转型还处于初级阶段，但随着移动互联网的发展、线上线下融合，数据服务的形式、场景开发增多，业务维度更加复杂。目录1、企业数字化转型的挑战 2、BPM & RPA 3、流程挖掘1、企业数字化转型的挑战 企业数字化转型将面临更多挑战，主要表现如下：(1) 陈旧
转载
2024-07-16 15:15:51
44阅读
众所周知，离散傅里叶变换（DFT）是数字信号处理的内容，在数字信号处理这门课程中，DFT处理的大多是一维的离散信号，它也是指傅里叶变换在时域和频域上都呈现出离散的形式。而在实际应用中，通常都是用FFT来进行高效的DFT计算。而对于一幅图像，它是二维的信息，且存在空域中，对它进行DFT变换，可以理解为利用DFT处理二维的信号。在对图片进行了二维DFT后，变换的结果需要使用实数图像加虚数图像或是幅度图
转载
2024-04-01 16:19:16
80阅读
# Python 数据傅里叶变换入门指南
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。在Python中，我们通常使用NumPy和SciPy库来实现傅里叶变换。下面是一份详细的入门指南，帮助初学者理解并实现Python数据的傅里叶变换。
## 步骤概览
以下是实现傅里叶变换的基本步骤，以及每一步需要完成的任务：
| 步骤 | 任务 | 描述 |
|
原创
2024-07-16 04:52:47
40阅读
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘：实用项目解析》一书中的第2章，第2.4节解读分布和变换，作者［印度］普拉迪帕塔·米什拉（Pradeepta Mishra）2.4 解读分布和变换为了对所有统计假设检验的前提假设有清晰的认识，理解概率分布至关重要。例如，在线性回归分析中，基本的前提假设是误差分布呈正态分布且变量关系为线性。所以在建立模型之前，观察分布的形状并采取可能的校正变换是很重要的，如此才
转载
2024-07-10 11:58:05
21阅读
计算短时傅里叶变换（STFT）scipy.signal.stft（x，fs = 1.0，window ='hann'，nperseg = 256，noverlap = None，nfft = None，detrend = False，return_onesided = True，boundary ='zeros'，padded = True，axis = -1 ） 参
转载
2023-07-06 23:46:33
352阅读
傅里叶变换可以简单理解为用一系列三角函数去拟合一个目标函数。为什么可以用三角函数拟合？因为三角函数 是一组正交基。先来回顾一下正交的概念，在二维平面坐标系中，与这两个单位向量，正交（内积为0，相互垂直），平面坐标系内任意一个向量，都可以用这两个单位向量来表示，就是在平面坐标系内的坐标。在三维空间中，这三个向量两两相互正交（内积为0，相互垂直），同理，三维空间坐标系内任何一个向量都可以看作
转载
2024-06-18 06:50:08
52阅读
数据的变换数据变换主要是对数据进行规范化处理,将数据转换成"适当的"形式,以适用于挖掘任务及算法的需求.简单的函数变换:是对原始数据进行某些函数变换,常用的变换包括平方,开方,取对数,差分运算等简单的函数变换常用来将不具有正太分布的数据变换成具有正太分布的数据.在时间序列分析中,有时简单的对数变换或者差分运算就可以将非平稳序列转换成平稳序列,在数据挖掘中,简单的函数变换可能更有必要,比如个人年收入
转载
2024-01-17 20:13:58
104阅读
文章目录前言一、傅里叶变换的劣势以及小波变换的优势二、连续小波变换（CWT）的理解2.1 什么是小波变换？2.2 为什么小波变换能确定信号频率和其对应的时间区间？2.3 连续小波变换最大的特点是什么？2.4 其它补充三、离散小波变换（DWT）的理解3.1 离散小波变换（DWT）定义3.2 一维离散小波变换3.3 二维离散小波变换3.4 离散小波变换（DWT）的Mallet算法（离散化实现）3.5
转载
2023-12-18 20:58:06
640阅读
# 机器学习中的变量数据变换
在机器学习和数据科学中，数据预处理是模型训练的重要环节。变量数据变换可以帮助我们将原始数据转化为适合模型训练的格式，有助于提高模型的性能和准确率。在这篇文章中，我们将探讨一些常见的数据变换技术，并通过代码示例进行说明。
## 1. 为什么需要变量数据变换？
在机器学习中，原始数据可能存在一些问题，例如缺失值、异常值、不同尺度等。这些问题可能导致模型的训练效果不佳
# R 语言数据秩变换
数据分析中的一种常见技术是数据转换，特别是在处理非正态分布数据时，数据秩变换是一种非常有效的手段。在这篇文章中，我们将探索什么是数据秩变换，以及如何在 R 语言中实现它。我们还将使用代码示例演示这一过程，并给出相应的类图和流程图。
## 什么是数据秩变换？
数据秩变换（Rank Transformation）是一种将数据序列中的值转换为其对应的秩（或排名）的方法。秩变
文章目录1 前言2 自然坐标系ABC3 αβ\alpha\betaαβ3.1 Clarke变换3.2 Clarke反变换4 dqdqdq4.1 Park变换正转反转4.2 Park反变换5 程序实现附件1 前言永磁同步电机是复杂的非线性系统，为了简化其数学模型，实现控制上的解耦，需要建立相应的坐标系变换，即Clark变换和Park变换。2 自然坐标系ABC三相永磁同步电机的驱动电路如下图所示；根据
转载
2024-05-21 16:10:06
1282阅读
四、数据归约和变换1.数据归约在实际应用中,数据仓库可能存有海量数据,在全部数据上进行复杂的数据分析和挖掘工作所消耗的时间和空间成本巨大,这就催生了对数据进行归约的需求。数据归约可以从几个方面入手:如果对数据的每个维度的物理意义很清楚,就可以舍弃某些无用的维度,并使用平均值、汇总和计数等方式来进行聚合表示，这种方式称为数据立方体聚合;如果数据只有有些维度对数据挖掘有益，就可以去除不重要的维度,保留
原创
2023-03-28 13:18:12
320阅读
图像的几何变换从原理上看主要包括两种：基于2×3矩阵的仿射变换（平移、缩放、旋转和翻转等）、基于3×3矩阵的透视变换。 仿射变换基本的图像变换就是二维坐标的变换：从一种二维坐标(x,y)到另一种二维坐标(u,v)的线性变换：如果写成矩阵的形式，那就是：作如下定义：矩阵T(2×3)就称为仿射变换的变换矩阵，R为线性变换矩阵，t为平移矩阵，简单来说，仿射变换就是线性变换+平移。变换后直线依然
转载
2023-06-20 20:08:02
295阅读
傅立叶变换傅立叶变换是一种常见的分析方法，傅立叶变换将满足一定条件的函数表示为一些函数的加权和（或者积分）。可以分为四个类别： 1. 非周期连续性信号 对应于傅里叶变换，频域连续非周期 2. 周期性连续性信号 对应于傅立叶级数，频域离散非周期 3. 非周期离散信号 对应于DTFT（离散时间傅立叶变换），频域连续周期 4. 周期性离散信号 对应于DFT（离散时间傅立叶变换），频域离散
随着科学技术的不断发展，许多用于加快计算速度的算法应运而生，快速傅里叶变换就是其中之一，快速傅里叶变换是傅里叶变换的一种快速计算方式。傅里叶变换在科学研究中运用非常广泛，刚开始出现时，主要用于信号分析与处理，通过将信号从时域转换到频域，可以很好的表示复杂的信号。此外，它还可以用于图像处理中，将一张图片进行傅里叶变换后将表示这张图片各个像素的梯度大小。还可用于目标跟踪，快速傅里叶变换可以高效的进行卷
转载
2024-05-29 10:28:23
106阅读
MATLAB离散傅里叶变换及应用一、DFT与IDFT、DFS、DTFT的联系序列的傅里叶变换(DFT)和逆变换(IDFT)在实际中常常使用有限长序列。如果有限长序列信号为x(n)，则该序列的离散傅里叶变换对可以表示为(12-1)(12-2)已知x(n)＝［0，1，2，3，4，5，6，7］，求x(n)的DFT和IDFT。要求：(1)画出序列傅里叶变换对应的|X(k)|和arg［X(k)］图形。(2)
转载
2024-06-01 21:23:47
56阅读
通过昨天的学术报告，觉得自己对这两个基本的概念还有些模糊，于是查询了相关的一些资料：1.关于小波变换： 一种多分辨率分析工具，为不同尺度上信号的的分析和表征提供了精确和统一框架。它的原理是来源于Fourier变换！但是它比传统的Fourier变换有更多优点，比如：1）小波变换可以
转载
2024-05-14 16:35:48
7阅读
今天，我们学习一下图像（2维平面）到图像（2维平面）的四种变换，等距变换，相似变换，仿射变换，投影变换 首先介绍它的原理，最后介绍matlab的实现 1.数学基础 射影变换矩阵H<?XML:NAMESPACE PREFIX = "[default] http://www.w3.org/1998/Math/MathML" NS = "http://www.w3.org/
转载
2019-01-04 12:46:49
5591阅读
0. 引言在深度学习（图像领域）中，为了提升训练样本数量数据增强是非常常见的手段。比如：随机水平翻转随机色调(H)、饱和度(S)、明度(V)调整随机旋转，缩放，平移以及错切还有近几年常用的mixup，mosaic等等。本文涉及的内容有：—— 使用OpenCV进行演示随机旋转缩放平移错切(shear)1. 仿射变换（Affine Transformation）仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一
转载
2024-04-24 12:52:04
115阅读
