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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
《Frontiers in Materials》涵盖材料科学的多个子领域，包括碳基材料、智能材料、聚合物材料等，致力于发表这些领域的高质量研究成果。该期刊由国际知名出版机构Frontiers出版。作为一本开放获取期刊，《Frontiers in Materials》致力于为全球研究人员提供便捷的访问途径，促进学术交流和知识共享。该期刊发表多种类型的文章，包括原创研究论文、简短交流、评论、实验室研究
本文深入探讨了AI处理不确定性的三大概率统计工具：分布模型、极大似然估计(MLE)和贝叶斯推理。首先，高斯分布作为核心分布模型，通过μ和σ描述数据的集中趋势与离散程度。MLE通过"眼见为实"原则，选择使观测数据概率最大的参数（如神经网络的损失函数）。
因为需要，开始入坑cuda，习惯了使用C语言写算法的我表示很懵逼…可能会出现一些问题，最大的原因还是conda的版本高了，最新的conda版本为3.7，而pycuda支持到3.6，所以，需要创建一个低版本的虚拟环境：见conda创建虚拟环境使用pip 命令直接安装即可：pip install pycuda...
数据分析技术教学大纲课程编号：9061412学时：32学分：2适用专业：计算机科学与技术开课部门：信息工程学院一、课程的性质与任务数据分析技术是计算机科学与技术专业的一门职业方向接口课，具有较强的理论性和实践性。通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用软件进行数据统计分析的方法和步骤。...
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...
https://blog.csdn.net/hanshuning/article/details/43340749
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
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。
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
https://www.bilibili.com/video/BV1yx421C7MS/?spm_id_from=333.999.0.0
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。
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
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）...
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.
声纹识别中常用输入特征的提取过程：MFCC、FBank介绍梅尔(Mel)频率掩蔽效应和临界带宽Mel滤波器MFCC提取流程1.预加重2.加窗3.DFT4.Mel滤波5.DCT变换Fbank提取流程总结介绍要了解 MFCC 的提取流程，我们先复习一下一些相关知识。梅尔(Mel)频率梅尔频率为人耳所感知到的声音频率。当音频的物理频率 fff 在1kHz 以下，其梅尔频率 Mel(f)Mel(f)Mel
拉普拉斯变换的重大意义将时域的卷积运算转为到复频域（S域）的乘积运算。因为拉普拉斯变换包含傅里叶变换，比傅里叶变换应用范围更广，所以转换一般转为S域内进行卷积，后将结果反变换回时域。以一次变换的开销换取整个计算过程的便利，最终反变换。另外如果是多个系统级联，那么更加方便计算。在解微分方程时特别好用，一阶，二阶。也是将微分积分等换算为拉普拉斯变换，然后计算结果并进行反变换。如物理中的速度场景、电路中
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摘要：本系列以线性变换、傅立叶变换、拉普拉斯变换、小波变换等为研究对象，讲解变换的基本原理，彻底解决大家对各种变换的“知其然而不知其所以然”问题。
线性代数主要用于文本等输入的向量化,微积分主要用于模型内部参数的调整,包括函数类型、权重、个数的调整,概率论与数理统计主要用于对比预测值和实际值,从而生成指标评价算法和模型的优劣,形成反馈,用于优化算法和模型,是一个闭环的动作.接下来我们详细说明下每个学科在人工智能领域的用途.
本文主要分享一下笔者学习短时傅里叶变换的一些笔记、一些疑惑的回答，重点是短时傅里叶变换的原理、时间分辨率和频率分辨率的分析。
Matlab代码：采用仿真信号验证fft、ifft、滤波和加窗处理......
文章目录1.总体功能概述2.功能介绍2.1基本操作2.2图像类型变换2.3图形几何变换2.4图像变换2.5图像添加噪声2.6图像复原2.7图像增强2.8图像分割2.9图像编码2.10二值形态学处理2.11小波图像处理2.12数字图像处理应用3. 项目总结1.总体功能概述本图像处理软件总的包括基本操作、图形类型变换、图形几何变化、图像变换、图像添加噪声、图像复原、图像增强、图像分割、图像编码、二值形
基于论文FOURIER NEURAL OPERATOR FOR PARAMETRIC PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
目录1. 图像锐化2. 空间域方法2.1. 梯度模算子1. 图像锐化图像锐化也称边缘增强。锐化技术用于加强图像中的边界和细节信息。由于边界和细节信息对应频域中的高频部分，所以在频域中通常对图像进行高通滤波，在空间域则进行微分处理。2. 空间域方法在进行频率域处理前，先简单介绍两种空间域的图像锐化算子。2.1. 梯度模算子由数学知识，我们知道方向导数取得最大值的方向是梯度方向，这个最大值便是梯度的模
实分析
在matlab中，图像滤波有很多中，比如平滑滤波（smooth（）函数）；中值滤波medfilt2（）函数），这些相对简单，可以直接参考函数解释，不做详细解说这里重点讲解一下傅里叶滤波，在matlab中，常用的为快速傅里叶变换。进行滤波的难点就在于如何将图像转换到频率域以及如何将频率域的图像逆变换为空间域中的图像第一步：读取图像并对图像进行傅里叶变换Path='images.jpg';im=imr
计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域，这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料：冈萨雷斯，《数字图像处理》，电子工业出版社。
按照沿壁厚的分布情况分为均匀分布（薄膜应力），线性分布（弯曲应力）和非线性分布应力，按性质分为一次应力，二次应力，峰值应力，这些应力往往互相交叉，常用的有一次总体薄膜应力，一次弯曲应力，一次局部薄膜应力，二次应力和峰值应力等。基于应力分析和应力分类的强度评定中通常采用第三强度理论，评定时，选取穿过壁厚的评定线，即确定路径，将评定线上的应力分解为薄膜应力、弯曲应力和峰值应力，求取应力强度，按照不同的
SAR 成像的距离历程
欢迎转载，但请一定要给出原文链接，标注出处，支持原创！ 谢谢~http目录1、Matlab FFT 函数介绍2、Matlab FFT 程序3、FFT 程序分析3.1 fs 、N 对 FFT 图像幅值的影响。3.2 直流分量、噪声分量对 FFT 图像的影响3.3 总结1、Matlab FFT 函数介绍 FFT (Fast Fourier Transform) 中文为快速傅里叶变换，作用是将离...
时序特征提取是从时间序列数据中挖掘关键信息的过程，旨在捕捉数据中的趋势、周期性、异常等模式，为后续建模（如分类、预测、异常检测）提供有效输入。
1.1.2 信号能量与功率注意：信号在后面的表示和处理中，使用复数将会更方便，也能展现更多信息(一)有限区间能量对于一个连续时间信号x(t)x(t)x(t)来说，在t1≤t≤t2t_1\le t\le t_2t1≤t≤t2内的总能量可以定义为：E(t1∼t2)=∫t1t2∣x(t)∣2dt(1.1)E_{(t_1\sim t_2)}=\int_{t_1}^{t_2}{|x(t)|^2}\rm{
对于一个随机信号而言，时域信息是杂乱无章的，唯一的确定性信息但是在统计意义下得到的，即幅值呈正态分布，均方值也就是平均功率是固定的。但是因为时域的信号是随机的，无法用数学表达式描述，随机信号的不满足傅里叶变换绝对值可积的条件，严格意义傅里叶变换不存在，也就无法通过傅里叶变换将时域转成频域。总结：随机信号的幅值是满足正态分布的，用它的自相关函数求均方值即得到功率谱密度（PSD），一个随机的信号（随机
谐波平衡法
相速度：光波的等相面的传播速度而群速度在不同频率单色波叠加时才有意义，即合成波才有意义。对于合成波包含两种传播速度：等相面的传播速度和等幅面的传播速度。前者就是这个合成波的相速度，它可由位相不变条件（）求出：而群速度是振幅恒值点的移动速度，即图 1(c) 所示的振幅调制包络的移动速度。设时，两单色光波的波峰重合在点，因此点是合成波的振幅最大点；在时，由于两单光波传播速度不同，所以波峰在点重合，点变
北京邮电大学通信原理实验报告，适用于信息与通信工程学院信息工程专业，主要实验包括基于SystemView的AM、SSB、FM调制与解调，抽样定理，数字基带传输，2ASK、16QAM调制与解调。
博客针对FFT变换时出现的截断效应、栅栏效应、频谱泄露、频谱混叠等问题提出解决办法，并举《数字信号处理》中的一道经典问题来讲解。
power GUI 使用傅里叶分析
傅立叶分析
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