在之前的一篇文章中:利用Docker来搭建分布式文件系统FastDfs，我们已经搭建好了FastDfs分布式文件系统，并且已经可以通过命令进行上传操作，那么如何使用python来上传文件呢？ 很简单，还是利用docker的特性，我们知道docker 的 -v 参数，可以自动挂载宿主机的文件件到容器中去，这样宿主和容器就可以进行无障碍的文件共享，我们通过-v参数
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2024-10-09 14:39:36
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一个简单的离散傅里叶变换公式如下面所示X(k) = ∑<N>x(n)e-j2πkn/N, k = 0,1,2```N-1傅里叶变换用于分析时域信号中的频域成分，即从时域信号x(n)得到频域信号X(k)这里的∑<N>表示对求和项从n=0加到N-1，为N点傅里叶变换，输入时域信号为N个，输出频域信号也为N个看一个简单的例子x(t) = sin(2π*1000*t) +
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2024-01-02 21:24:21
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卷积和转置卷积基础图像变换操作图像特征提取卷积层转置卷积归一化层（Normalization Layer）批次归一化：Batch Normalization Layer组归一化：group normalization实例归一化： instance normalization层归一化： layer normalization局部响应归一化: Local Response Normalization
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2024-07-31 20:05:43
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这篇文章从实际工程应用的角度，记录一下如何计算，关于公式、变形和应用。维基百科上的DFT公式：对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为 有时候也能见到等式右边的系数不是1，而是1/N或者1/√N，最常用的还是系数为1的，只要保持“DFT变换”和“IDFT（DFT反变换）变换”系数一致就好。我们知道：, 那么公式变形为： 进一步： 所以其实DFT变换就是两个“相关（correlation）
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2023-12-14 13:08:27
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# Python求矩阵DFT变换函数
离散傅里叶变换（DFT）是信号处理和图像分析中的重要工具，它能够将时域信号转换为频域信号，以便更好地进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python实现矩阵的DFT变换，同时提供一个代码示例。
## DFT的基本概念
DFT可以被视为将一个长度为N的序列转换为一个频率域中的复数序列。公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{N-1} x(n
原创
2024-09-08 04:57:35
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python结合fastDFS时，需要使用一个工具fdfs_client-py-1.2.6.tar.gz(该工具下面有更改，请留意最后)
在Ubuntu14.04版本上测试成功，下面介绍一下操作流程：
本文主要介绍在Python 2.7上通过fastdfs client进行文件上传、下载、删除等操作方法。 1. 下载fastdfs client的pytho
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2023-12-10 16:54:07
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2021-08-20 11:50:31
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2022-04-14 14:22:41
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文章目录傅里叶变换落地：离散傅里叶变换（DFT）1 傅里叶变换中连续到离散的演化1.1 由傅里叶变换(FT)演化出离散时间傅里叶变换(DTFT)1.2 离散时间傅里叶变换(DTFT)演化出离散傅里叶变换（DFT）1.3 傅里叶级数（FS）演化出离散傅里叶级数（DFS）1.4 离散傅里叶级数（DFS）演化出离散傅里叶变换（DFT）2 五种傅里叶变换的比较傅里叶级数详解无限周期为非周期：傅里叶变换
傅
原创
2022-03-29 18:45:23
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FFT的定义FFT：快速傅里叶变换，是DFT的快速算法。DFT（Discrete Fourier Transform）：离散傅里叶变换。在DTFT之后，将傅里叶变换的结果也进行离散化，就是DFT。DTFT（Discrete-time Fourier Transform）：离散时间傅里叶变换。这里的“离散时间”指的是时域上式离散的，也就是计算机进行了采样。不过傅里叶变换后的结果依然是连续的。也就是说
离散傅里叶变换（DFT）—— 有限长序列的离散频域表示一、预备知识1. 余数运算表达式设有限长序列 x(n) 的长度为N，（0~N-1期间非0），将其以N为周期作周期延拓，所得的周期信号记为 四. 从DFS到DFT：从上式可知，DFS,IDFS的求和只限定在n=0到n=N-1,及k=0到N-1的主值区间进行。 因此可得到新的定义，即有限长序列的离散傅氏变换(DFT)的定义：x(n) 与
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2023-11-24 20:58:08
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主函数
N=16;
n=0:N-1;
x1n=exp(j*pi*n/8);
X1k=dft(x1n,N);
x2n=cos(pi*n/8);
X2k=dft(x2n,N);
x3n=sin(pi*n/8);
X3k=dft(x3n,N);
subplot(2,3,1);stem(n,x1n,'.');
title('序列x1(n)');
xlabel('k');ylabel('x1(n)')
原创
2021-07-06 16:29:57
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离散傅里叶变换（DFT）离散信号的傅里叶变换DTFT，它是的连续周期函数，尽管在理论上有重要意义，但在实际中往往难于计算，尤其在数字计算机上实现有困难。为此我们需要一种时域和频域都离散的傅里叶变换对，这就是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transformation），简称DFT。DFT的导出有多种方法，比较方便同时物理意义也比较明确的是从离散傅里叶级数（DFS）着手。由于时域和
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2024-04-16 19:39:58
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原创
2021-12-06 14:55:05
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刚刚写过一篇用MATLAB实现离散傅里叶级数的博文，如下：【 MATLAB 】离散傅里叶级数（DFS）及 IDFS 的 MATLAB 实现离散傅里叶变换不是一种神奇的东西，它和离散傅里叶级数关系很紧密，紧密到使用MATLAB编写离散傅里叶变换以及逆变换的函数一模一样，只需改个名字即可。因为离散傅里叶级数是一个周期的信号，我们编写DFS以及IDFS函数时候，也通常只能考虑一个周期的时域信...
原创
2022-04-14 17:24:47
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刚刚写过一篇用MATLAB实现离散傅里叶级数的博文，如下：【 MATLAB 】离散傅里叶级数（DFS）及 IDFS 的 MATLAB 实现离散傅里叶变换不是一种神奇的东西，它和离散傅里叶级数关系很紧密，紧密到使用MATLAB编写离散傅里叶变换以及逆变换的函数一模一样，只需改个名字即可。因为离散傅里叶级数是一个周期的信号，我们编写DFS以及IDFS函数时候，也通常只能考虑一个周期的时域信...
原创
2021-08-20 14:07:52
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DFT计算过程详解平时工作中，我们在计算傅里叶变换时，通常会直接调用Matlab中的FFT函数，或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数，很少去探究具体的计算过程，本文以一个具体的例子，向你一步一步展示DFT的计算过程。众所周知，傅里叶变换的计算公式为： 对时域信号进行离散化： 根据欧拉定理： DFT方程改写为： 为第m个DFT输出值， &nbs
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2024-01-25 17:36:01
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最常用的金融科技语言——Python在建模的时间与精力分配中，数据的理解、整理与准备占据了整个工作的80%工作量。因此，提高数据准备工作的效率可以将更重要的时间分配到模型研究上，从而提升数据建模的效率与正确率。数据的整理与准备，一般涉及以下8点：缺失值识别与处理异常值识别与处理重复值识别与处理数值替换行列名变更离散数据分箱随机取样类别变量转换哑变量(Dummy Variables)接下来文章将逐一
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2023-07-05 00:58:00
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# 用Python计算DFT功率谱密度的代码
在信号处理领域，离散傅里叶变换（DFT）是分析信号频率成分的重要工具。通过DFT，我们可以将一个时域信号转换到频域，并进一步计算功率谱密度（PSD）。本文将深入探讨如何使用Python来计算DFT功率谱密度，并提供相关的代码示例。
## 什么是功率谱密度（PSD）？
功率谱密度是信号在频域内能量分布的一个表示，它显示了信号的功率与频率之间的关系。
核心函数：cvDFT程序：代码：#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
int DFT(int argc,char** argv) //离散傅里叶变换（Discrete F
原创
2014-08-14 11:10:31
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