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LaMa 需要特定版本的 PyTorch、CUDA 等，直接安装在系统 Python 中可能与其他项目冲突。Conda 允许创建独立环境，避免版本混乱。Miniconda 是 Anaconda 的精简版，仅包含 Conda（环境管理工具）和 Python，不预装科学计算包（节省空间）。）都在该环境中运行，使用的是 Conda 安装的 Python 和依赖包，而非系统全局环境。是 LaMa 项目的环
赫尔德不等式就像数学界的能量饮料，为我们提供了强大的工具，帮助我们在数学的海洋中遨游。无论你是初学者还是资深数学家，理解并应用这个不等式，都能让你的数学之旅更加顺畅。希望这篇博客能让你对赫尔德不等式有一个全新的认识。如果你觉得数学有点“苦涩”，不妨想象自己喝了一罐能量饮料，继续探索吧！
自相关函数学习思考自相关（Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号与其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，自相关是对同一信号在不同时间的两次观察，通过对比来评判两者的相似程度。自相关函数就是信号x(t)x(t)x(t)和它的时移信号x(t−τ)x(t-\tau)x(t−τ)的乘积平均值。它是时移变量τ的函数。也就是说一个函数f(t)f(t)f(t)的自相关函数为::R(τ)=
在网上找数学教材资源，找了好久，mmd突然找到一个可以下载的教材资源，网速巨慢。下载完后需要解压，需要解压密码。这个密码又需要去网上某平台支付，二话不说直接破解它，花了老子22分钟。借用逼乎的一段话：话说当年我想找考研的历年真题做做，百般搜索最终从某网盘顺利下载了文件，然而悲剧来了打开压缩包需要密码，密码要在小次方购买，一看要收费，我只想骂娘，想钱想疯了吧，不就是一个破文件，你TM！&～*
# 日期：2020.08.02# 功能：# 产生4个正弦波的原始信号采用FFT将其提取出来并图形化展示，# 滤波得到原来的分项数据，并图形化展示import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy.fftpack import fft, ifftimport copyplt.rcParams['font.sans-serif'] =
这是我之前在剑桥大学上的一节研究生应数选修课 Image Reconstruction，之前没怎么听懂，所以这段时间想把它补起来。这节课老师没有明确的讲义，所以我就照记着的一些书的顺序，把它复习了。整堂课只有我一个人上 QAQ，所以应该算是在数学系里比较小众的方向吧。因此这篇笔记 基本上是为了 我自己以后查资料或公式好找一点。笔记部分摘自 Mathematical Methods in ...
本文是关于 傅里叶分析（Fourier Analysis） 和 小波分析（Wavelet Analysis） 的全面讲解，涵盖数学原理、核心算法、实际应用场景和代码实现。内容从零基础开始，逐步深入，结合图像处理与故障诊断的领域需求。
时域上，横轴是时间，纵轴是函数值；频域上，横轴是频率，纵轴是振幅。
OpenCV计算机视觉图像频域傅里叶 DFT 变换低通滤波逆变换IDFT实验室做图像的，经常用到这部分，为了检测屏幕，看过好多博客，试用过许多代码，这个算是我找到的比较好用的，也容易改。傅里叶变换（DFT）变换Mat padded;//expand input image to optimal sizeint a = get...
语音信号的短时傅里叶分析
系统识别框图这是系统识别的一般框图LMS算法下系统识别信号模型h(n)为未知系统的冲激响应，d(n)为我们可以接收到的信号也即期望信号，wn为自适应滤波器的系数，e(n)为每次计算的误差。我们的目标就是让wn与hn尽可能相等。LMS算法介绍算法流程：其中步长要满足以下条件，即步长存在一个最大值，若超过这个最大值算法则不会收敛。N为自适应滤波器的长度，x(n)为输入信号。matlab实现仿真条件：x
使用python进行傅里叶分析，傅里叶变换 FFT
C#代码实现离散DFT与FFT一、简介二、傅里叶变换介绍三、代码步骤1. 横坐标换算2. 求WN3. 进行码位倒序四、DFT实现五、FFT实现一、简介该文章用于记录代码实现DFT和FFT的过程二、傅里叶变换介绍三、代码步骤1. 横坐标换算横坐标需要几个公式。时域数据长度T=N×△TT=N×△TT=N×△T，△T△T△T为采样间隔，频率域的频率间隔△f=1/T△f=1/T△f=1/T,频域中的第r个
视频讲解：分布式dtu配电终端SDAF-8608/分布式dtu集中式dtu区别SDAF-8608智能分布式配电终端具备采集三相电流、三相电压、零序电流、零序电压的能力，满足计算有功功率、无功功率，功率因数、频率和电能量的要求。其丰富的FA功能介绍如下：分布式DTU/分散式DTU/小电流接地/同期/并解列/光纤差动保护/FA等功能的应用分布式DTU分散式DTU1：进线侧分布式配电终端SDAF-860
（Continue Wavelet Transform，CWT）提取振动信号的时频特征，并将其时频图整理，作为卷积神经网络的输入。然后，划分训练集和测试集，搭建。（Convolutional Neural Network,CNN），学习不同失效模式下的时频图。最后，根据测试集，通过。，分析CNN神经网络的智能诊断效果。
尽管以 MLP 和 Transformer 为代表的基础模型已经取得了显著的成功，但是它们却在周期性建模方面存在潜在的缺陷。即使面对简单的正弦函数，现有基础模型也难以理解其中的周期性规律，在外推时表现出完全失控的状态，未能有效捕捉到周期性现象的本质。
本文主要神经网络、深度学习在MRI上的应用，涉及隐藏层的调试等技术工作。使用的方法为end-to-end gQUCESOP方法，用于实现自优化自判别的定量CEST-MRI技术
高中的时候，如果老师能把这些东西画出来，展现在我们面前，也许能更加有助于我们理解很多函数的特性。指数函数，高斯函数，椭圆方程，双曲线方程等等都可以画出来的，直观的图像给人的感受真的不一样。用python的话比C#简单好多，思路大同小异，都是有限元的思想，差分取值，只要两点差的足够小，就足够逼近原函数。这里说到了函数，就说说这段时间的姜萍事件吧。
如此高的占空比，对于Boost电路而言，势必会导致输出电压快速上升，采样电压就会远小于参考电压，因此可以看到红色误差信号波形出现几乎为0的情况，这时输出的PWM波占空比达到最小，因为误差电压几乎小于三角波斜坡期间的电压值，在此期间输出基本为低电平。在后文中，我们将会看到补偿前的开环传递函数，相位裕度严重不足，这就会使得系统不稳定，因此就是需要加入补偿器将相位裕度补偿至稳定的数值，例如相位裕度大于4
fωFfxω∫Re−iωxfxdxfωFfx))ω∫Re−iωxfxdx当连续函数fxf(x)fx被替换为fnf[n]fn，则Ffω∑n−∞∞fne−iωnΔtΔtFfωn−∞∑∞fne−iωnΔtΔtfˇxF−1fωx12π∫ReiωxfωdωfˇxF−1fω))x。
本文第一部分总结**贝叶斯深度学习**的课程及笔记，第二部分针对**因果推断**的对比回答进行记录，希望能帮助想对贝叶斯统计及因果推断有快速了解的同学~
目录频率域滤波基础频率域的其他特性频率域滤波基础知识频率域滤波步骤小结空间域和频率域滤波之间的对应关系频率域滤波基础频率域的其他特性频率域中的滤波过程如下：首先修改傅里叶变换以在到特定目的然后计算IDFT，返回到空间域# 频率域中的其他特性img = cv2.imread('DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH04/Fig0429(a)(blown_ic).ti
本文介绍了如何使用python实现通用化的FFT运算，文中具体论述的在计算过程中一些需要考量的要点
贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法；它以其灵活 性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。贝叶斯统计学是开展科学研究不可缺少的重要手 段，但是，因为其思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别；且其计算中涉及马尔科夫、蒙特 卡罗和吉布斯采样等现代计算方法，对使用者经验和能力构成了很大的挑战贝叶斯统计学的思想与概念1.1 信念函数与概率1.2 事件划分与贝叶斯
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现如今大数据与AI人工智能已是大行其道，大数据挖掘与分析、智能大模型的实现，它门的原理与算法可谓“甚嚣尘上”，其最为关键的高等数学部分，让我们有点不知所措。为此，将高数应用广泛的部分内容，比如：多元微积分、概率论与数理统计、线性代数，分享给大家，以共勉之。
其实有两种方法，第一种方法较为简单：方法一：利用复指数函数的展开式已知：(1)-(2)可得：积分计算方法所以：
本研究提出CFAN架构，创新性地将傅里叶分析嵌入卷积层，通过CONV-FAN模块（含独立权重的正弦/余弦/GELU混合激活）实现端到端时频特征融合。在MIT-BIH（98.95%）、ECG-ID（96.83%）和Apnea-ECG（95.01%）三个ECG分类任务上均超越传统方法（SPECT/CNN1D/FFT1D），验证了周期性激活函数对生物医学信号的有效性。相比频谱图转换方法，CFAN避免了信
如果你有编程或者仿真方面相关需求，可以通过微信公众号联系我们。微信公众号：320科技工作室。
FMCW雷达多运动目标检测去年的时候做了一个基于FMCW雷达的多运动目标检测的matlab程序，能够实现近距离和远距离的目标检测，以图像的方式显示结果。效果还可以，能够实现高速目标、大距离范围内的目标检测，程序的链接为：FMCW雷达多运动目标检测下面是几个结果：程序在matlab2018b下正常运行，需要Phased Array System Toolbox工具箱。...
的目的是调整傅里叶变换的输出结果，使得频域信号的幅值正确反映时域信号的强度。如果不归一化，傅里叶变换结果的幅值通常会比原始时域信号大很多倍。傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，输出的是复数形式的频率分量，包含了幅值和相位信息。，因为傅里叶变换是基于所有采样点的总和计算的。为了保持傅里叶变换后的频域信号的幅值与时域信号一致，需要进行归一化。在Excel工具中，默认情况下数据处理---傅里叶分析通常不
FFTmatlab里面的要乘2除以N,or除以N/2，才得到真实的频谱分量幅值说明说明数字信号处理的MATLAB实现，万永革第二版87-90，96-97页的解释，比较好，不过97页定义的FFT和matlab的不一致，但是习题例3-3计算和matlab是一致的，anyway, 本人一开始傅里叶变换学习用的是，信号与线性系统（管质中）+数字信号处理（陈后金，这本树书结合matlab讲的，定义和matl
接专指一种用胶黏剂实现连接和固持的方法,是焊接、铆接、螺栓连接等传统机械连接方法的重要补充, 在机械、建筑、电子、航空航天等领域均占有十分重要的地位. 与其它连接形式相比较, 胶接具有如下优点: 胶接采用的胶黏剂密度较小, 可有效地降低连接件的重量, 满足构件轻质的要求;采用胶接手段时不需要在构件预留孔洞, 从而避免构件在使用过程中由于应力集中产生的破坏, 延长构件的使用寿命;
神经网络CNN，说白了就是将我们人看到的图片进行特征提取，然后从特征中挖掘完成任务所需要的信息。而解释其能力，一大重点就是解释它提取出来的特征到底是什么。从频率角度看，提取出来的特征也是可以进行傅里叶展开的，如果观察特征的频谱我们又能得出什么结论呢？本篇论文就从频率角度探究了CNN到底在提取什么特征。
opencv显示图像的频谱图（C++）1. 图像傅里叶变换2. 幅度谱3.相位谱4. 测试1. 图像傅里叶变换图像的傅里叶变换是二维的傅里叶变换，二维离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)定义式如下：在这里f(m,n)f(m,n)f(m,n)为图像在点(i,j)(i,j)(i,j)的像素值。二维离散傅里叶反变换为：在opencv中可以通过dft()函数实现二
线性性质：、为常数则有拉普拉斯逆变换要记忆的拉普拉斯变换例 变换例题已知求解：2.位移性质例3性质3：微分性质(1).(2).例 由计算解：例：求解：积分性质：（1）推广 到n阶(2)例(用到上面的积分公式）...
首先，傅里叶分析是指把一个周期或非周期函数展开成一个个三角函数的叠加，如果是对其还没有基本概念的，可以看看傅里叶分析之掐死教程，这篇文章不依赖数学公式却又十分透彻地讲述了傅里叶分析的基本概念，十分值得一读。但如果先深入探讨其中的数学由来，接下来会讲述详细的数学推导。傅里叶级数三角函数系的正交性三角函数系：{1,sinx,cosx,sin2x,cos2x,…,sinnx,cosnx,…}，它由无数个
一.模型：s(t)=v(t)+u(t)v(t)为稳态信号，确知信号，周期性的信号，u(t)交变信号，功率型随机信号v(t)=n个码元信号求和，式1=稳态信号的周期为交变信号 u(t)=等于当是0信号时，以概率P：当是1信号时，以概率（1-P）：统一写为，以概率P，，以概率1-Pu(t)就是随机脉冲序列二.数字基带信号的功率谱密度1.稳...
本文为《核磁共振成像》中单射成像和高速脉冲序列，主要介绍提高成像速度的手段、平面回波成像序列、常用或基本EPI序列、EPI变型序列、渐开平面螺旋扫描序列、RARE序列、GRARE序列和STEAM序列
matlab中利用快速傅里叶变换对股票价格进行频域分析在学习matlab的快速傅里叶变换时，发现可以用他来对股票进行相对简单的快速处理，以判断股票价格的周期规律。采集股票信息本文重点在于快速傅里叶变换来处理股票价格周期，对于股票价格的采集不做过多描述。本文利用中兴通讯从1999年9月13日到2020年11月14日的收盘价作为数据基础进行研究。matlab读取后进行plot，显示如下（横坐标未进行日
时域乘积到频域卷积的性质证明the Fourier Transform of the product of two signals in time is the convolution of the two Fourier Transforms.
傅立叶分析
——傅立叶分析
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