傅立叶变换是最基本得变换，由傅里叶级数推导出。傅立叶级数只适用于周期信号，把非周期信号看成周期T趋于无穷的周期信号，就推导出傅里叶变换，能很好的处理非周期信号的频谱。但是傅立叶变换的弱点是必须原信号必须绝对可积，因此适用范围不广。拉普拉斯变换是傅立叶变换的推广，傅立叶变换不适用于指数级增长的函数，而拉氏变换相当于是带有一个指数收敛因子的傅立叶变换，把频域推广到复频域，能分析的信号更广。然而缺点

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首先说明下什么是FitIn,FitOut，我刚接触这个概念时也是一头雾水！这两个名词是我在新公司听到的，不知道类似的功能，大家是不是也是这么称呼！以下是我理解的！先总体说下：FitIn和FitOut都是使图片宽或高和容器一致，然后缩放时，FitIn是再使高或宽小于容器的，FitOut是再使高或宽大于容器的。FitIn：比如说有张图片，它的宽或高大于放图片的容器的宽高，如果想要图片完整地

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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。首先说一下作为输入的时域波形。我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件，比如Windows PCM文件，即wav文件来处理。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。采样率越大，每毫秒语音中包含的点的个数就越多。另外声音有单通道双通道之分，还有四通道的等等。对语音识别任务来说，