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雷达老师经常会提到雷达数据立方体,只知道三个维度分别是距离,速度和角度,但是不知道怎么得到的,本文较为详细地做了推导和理解,看完本文你一定对FMCW雷达的基本原理有了深入的了解
自己参考课程写的数字信号处理笔记,仅供参考
为了使得开关电源有更好的稳态性能和动态性能,需要针对原系统进行补偿。本文简述了补偿的过程,以Buck开关电源为例,对未补偿系统进行分析,并设计补偿网络,最后对补偿后系统进行分析。经过分析,补偿后的系统性能优于补偿前系统。
该章节为频率与补偿(下) 本文选自Research on “Damping Factor Control Frequency Compensation”和Research on “Multistage Amp.
多模分频器及simulink仿真分析一.多模分频器简介1.1 双模分频器和计数器实现多模分频器1.22\3分频单元实现多模分频器二. 多模分频器simulink建模仿真2.1双模分频器与计数器构成的多模分频器simulink建模仿真2.1.1 双模分频器结构选择及simulink仿真2.2 基本分频单元构成多模分频器simulink建模仿真一.多模分频器简介在射频电路中常常用到多模分频器,其中可编
本文介绍了《核磁共振成像》中的临床基本通用脉冲序列,对脉冲序列、自选回波脉冲序列、反向恢复脉冲序列、梯度回波脉冲序列、相干稳态脉冲序列、不相干GE序列、超快FLASH脉冲序列和受激回波脉冲序列
本文是《雷达原理与系统》课程的复习专题总结的第三讲,雷达接收机
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
声明:本文适计算机视觉课程课程期末复习(使用卡内基梅隆大学教材,课程链接:https://www.cs.cmu.edu/~16385/),内容个人整理,转载请注明出处,谢谢计算机视觉期末复习(上)详见:[https://editor.csdn.net/md/?articleId=124209552](https://editor.csdn.net/md/?articleId=124209552)内
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~
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
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python、第七次人口普查、可视化分析、pyecharts
刚入手GCN,就知道从两个角度—时域和频域看GCN,但是具体也不明白,查资料记录一下。时域和频域时域时真实世界,是唯一实际存在的域,因为我们的经历都是在时域中发展和验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序发生。例如,听一段音乐,音乐以波的形式传入我们耳中,随着时间流逝,我们就完整听完这段音乐。在频域中,我们听到的音乐是特定的特定的音符,是波的形式,与时间没有关系。这张图清楚显示了时域和...
使用python进行傅里叶分析,傅里叶变换 FFT
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。
对于非专业人士,傅里叶变换一直是一个神秘的武器,它可以分析出不同频域的信息,从时域转换到频域,揭示了信号的频率成分,对于数字信号处理(DSP)、图像、语音等数据来说,傅里叶变换是最为基础,同时非常重要的分析工具。在处理真实世界的问题中,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform
傅立叶分析
——傅立叶分析
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