考虑变换 $$\hat{A_x} = \sum_{i\ or\ x = x}{ A_i }$$ 记 $S_{t}(A,x) = \sum_{c(i,t)\ or\ c(x,t)=c(x,t),\ i \le |A|}{A_i}$则 $\hat{A} = S_{\lceil log_2n \rceil}$ 初始情况下有 $S_0$ 被拆分为 $n$ 段, $S_0([A_i],i) = A_i$考虑每次将相邻两段合并. 记 $B0 = S_t([A0,A1],x)$ 的前一半,记 $B1$ 为后一…

Hadamard Transform 在1/2,1/4像素运动估计这一阶段中,对于像素残差,可以选择采用哈达玛变换来代替离散余弦变换进行高低频的分离. 优点:哈达玛矩阵全是+1,-1,因此只需要进行加减法就可以得到变换结果,比离散余弦变换更高效 缺点:高低频分离效果没有离散余弦变换好,原始数据越是均匀分布,经转换后的数据越集中于边角,反之集中力越差 在采用了哈达玛变换的情况,为了达到更精确的估计效果,计算像素残差的SAD需要更变为SATD,即对像素残差进行哈达玛矩阵变换后得到的矩阵元素的绝对值之…

变换是视频.图像编码的核心部分.目前所采用的变换算法都是从傅里叶变换演变而来.单纯的变换并不会导致视频(图像)的码率变小,反而会增大.但是非常巧妙的一点是:变换把图像从空域转换成的时域,把由色块组成的图像变为由基准色调与图像细节组成:低频代表图片的基准色调,高频代表图像细节,类比电路中的基频与谐波.变换会使得图像的低频系数集中于某一点(左上角),频率向右下角递增.一般来说,4x4大小的图像大多只是颜色平缓的色块,不会有太多的细节,因此低频系数会较大,而高频系数较小.另外,人的眼睛对于高频系数,即…

Hadamard Transform Hadamard 变换在量子逻辑门中提过,只不过那时是单量子的Hadamard门,负责把\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\rangle\). 那么对多量子的Hadamard门呢? 对于多量子逻辑门,其实说过一句,是单量子逻辑门的张量积. 对于多量子比特的Hadamard门,就是把每一个量子比特都由\(|1\rangle\)变成\(|-\rangle\),\(|0\rangle\)变成\(|+\r…

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有…

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像…

艺搜简介 基本语法: x264 [options]-o outfile infile 注意与ffmpeg的输入输出文件位置恰好相反: ffmpeg[options][[infile options]-i infile]... {[outfile options] outfile}… [编辑]输入 x264.exe --output NUL C:\input.avs x264 --output /dev/null ~/input.y4m 当输入视频是原始YUV时,还必须指明分辨率.你可能也要使用-…

BACKGROUND The present invention relates to video processing systems. Advances in imaging technology have led to high resolution cameras for personal use as well as professional use. Personal uses include digital cameras and camcorders that can captu…

0.目录 目录 0.目录 1.什么是 FWT 2. FWT 怎么做 2.1. 或卷积 2.2.与卷积 2.3.异或卷积 2.4.例题 3. FST 3.1. FST 怎么做 3.2.例题 1.什么是 FWT    FWT 全称为 " 快速沃尔什变换: Fast Walsh Transform " .可以用于解决位运算卷积的问题.   什么叫位运算卷积呢?我们考虑普通的卷积,即: \[C_k=\sum_{i+j=k}A_iB_j \]   位运算卷积就是下标为位运算的卷积(此处与和或用…

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特…

先上模板 #include<cstdio> #include<cmath> <<)*+; typedef long long ll; ll power(ll t,;,t=t*t%mod))f=f*t%mod;return f;} <<],b[<<],n,m,k,w[][<<],f; void FFT(int x[],int k,int v) { int i,j,l,tmp; ;i<k;i++) { if(i>j)tmp=x…

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te…

使用文本数据 本指南的目标是探讨scikit-learn 一个实际任务中的一些主要工具:分析二十个不同主题的文本文档(新闻组帖子)集合. 在本节中,我们将看到如何: 加载文件内容和类别 提取适用于机器学习的特征向量 训练线性模型进行分类 使用网格搜索策略来查找特征提取组件和分类器的良好配置 教程设置 要开始使用本教程,您首先必须安装 scikit-learn及其所有必需的依赖项. 有关详细信息和每个系统的说明,请参阅安装说明页面. 本教程的源码可以在您的scikit-learn文件夹中找到: s…

curvelet下载的curvelet工具包,有以下三个文件:fdct_usfft_matlab.fdct_wrapping_matlab.mecv三个文件夹添加到matlab路径中即可. curvelet matlab示例代码理解: 1. fdct_wrapping function C = fdct_wrapping(x, is_real, finest, nbscales, nbangles_coarse) % fdct_wrapping.m - Fast Discrete Curvele…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {…

FWT应用 我不知道\(FWT\)的严格定义 百度百科和维基都不知道给一坨什么****东西** FWT(Fast Walsh Fransform),中文名快速沃尔什变换 然后我也不知道\(FWT\)到底是什么 你们怎么念FWT的反正我念扶卧塔 \(FFT\)当然可以做多项式卷积 形如\(C(k)=\sum_{i+j=k}f[i]g[j]\),很简单,大家都会 由于有这个性质所以也可做分治\(FFT\) 但是如果把\(i+j\)换一下操作符 变成\(C(k)=\sum_{i???j=k}f[i]g…

问题定义: Problem: \(f: \{ 0,1,2,3,--,N-1 \} \rightarrow \{0,1\}\) 找到 \(f(x)=1\) 的x 解法 经典解法: 经典解法很简单,就是把每一个都看一遍,如果只有一个x对应的f(x)=1,那么平均是要看一半,才能找到那个x. 时间复杂度O(N) 量子解法: 使用Grover search 算法,时间复杂度在 \(O(\sqrt N)\) Grover search 算法 Grover search 算法一共分为两步: Phase In…

参考:https://blog.csdn.net/nb_vol_1/article/category/6179825/1? 1.源代码: Void TEncCu::xCheckRDCostIntra( TComDataCU *&rpcBestCU, TComDataCU *&rpcTempCU, Double &cost, PartSize eSize DEBUG_STRING_FN_DECLARE(sDebug) ) { DEBUG_STRING_NEW(sTest) UInt…

实验要求: Objective: To further understand the well-known algorithm Fast Fourier Transform (FFT) and verify its effectiveness to calculate the discrete Fourier transform (DFT). Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction…

前言 快速傅里叶变换(\(\text{Fast Fourier Transform,FFT}\) )是一种能在\(O(n \log n)\)的时间内完成多项式乘法的算法,在\(OI\)中的应用很多,是多项式相关内容的基础.下面从头开始介绍\(\text{FFT}\). 前置技能:弧度制.三角函数.平面向量. 多项式 形如\(f(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_nx^n\)的式子称为\(x\)的\(n\)次多项式.其中\(a_0,a_1,...,a_n\)称为多项式的系数. 系数…

[OI向]快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform) FFT的作用 ​ 在学习一项算法之前,我们总该关心这个算法究竟是为了干什么. ​ (以下应用只针对OI) ​ 一句话:求多项式乘法(当然它的实际用处很多) ​ 设多项式 ​ \(A(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+\ldots+a_nx^n\) ​ \(B(x)=b_0+b_1x+b_2x^2+\ldots+b_mx^m\) ​ 我们想求 \(F(x)=A(x)B(x)=\sum\limits_{i=0}^n\sum…

Takuya Ooura: General Purpose FFT Package, http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html. Free C & FORTRAN libraries for computing fast DCTs (types II-III) in one, two or three dimensions, power of 2 sizes. 百度云分享:http://pan.baidu.com/s/1mgW0bo8 密码:…

湘潭邀请赛的一题,名字叫"超级FFT"最终暴力就行,还是思维不够灵活,要吸取教训. 由于每组数据总量只有1e5这个级别,和不超过1e6,故先预处理再暴力即可. #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<map>…

写在前面的.. 感觉自己是应该学点新东西了.. 所以就挖个大坑,去学FFT了.. FFT是个啥? 挖个大坑,以后再补.. 推荐去看黑书<算法导论>,讲的很详细 例题选讲 1.UOJ #34. 多项式乘法 这是FFT最裸的题目了 FFT就是拿来求这个东西的 没啥好讲的,把板子贴一下吧.. #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> #inc…

分析:因为加起来不超过1e6,所以最多有1000+个不同的数 做法:离散化搞就好了 #include <cstdio> #include <iostream> #include <ctime> #include <vector> #include <cmath> #include <map> #include <queue> #include <algorithm> #include <cstring&g…

$2016$长城信息杯中国大学生程序设计竞赛中南邀请赛$H$题 排序,二分. 对$a$数组,$b$数组从小到大进行排序. 统计每一个$a[i]$作为较大值的时候与$b[i]$对答案的贡献.反过来再统计以$b[i]$为较大值时与$a[i]$对答案的贡献. 以前者举例说明: 观察这个:$⌊\sqrt {|a[i] - b[j]|}⌋ $,按照题目中给出的范围,这个东西最大只有$1000$. 也就是说,我们在计算一个$a[i]$与$b[j]$对答案的贡献时候,不用从$1$到$m$枚举$j$,因为肯定是…

模板题: 给定$n = 2^k$和两个序列$A_{0..n-1}$, $B_{0..n-1}$,求 $$C_i = \sum_{j \oplus k = i} A_j B_k$$ 其中$\oplus$是某一满足交换律的位运算,要求复杂度$O(nlogn)$. 快速沃尔什变换: 这是什么东西?有用吗?请参阅SDOI2017r2d1-cut. 看到这个大家是不是立刻想到了快速傅里叶变换? $$C_i = \sum_{j + k = i} A_j B_k$$ 我们来想想离散傅里叶变换的本质. $$\b…

问题: 已知$A=a_{0..n-1}$, $B=b_{0..n-1}$, 求$C=c_{0..2n-2}$,使: $$c_i = \sum_{j=0}^ia_jb_{i-j}$$ 定义$C$是$A$,$B$的卷积,记作 $$C = A * B$$ 例如多项式乘法等. 朴素做法是按照定义枚举$i$和$j$,但这样时间复杂度是$O(n^2)$. 能不能使时间复杂度降下来呢? 点值表示法: 我们把$A$,$B$,$C$看作多项式. 即: $$A(x) = \sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i…

1. 官方形象展示FFT:https://www.bilibili.com/video/av19141078/?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.6 2. 讲解的不错:  https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/80669105…

上次的博客有点模糊的说...我把思路和算法实现说一说吧... 思路 关于快速沃尔什变换,为了方便起见,我们采用线性变换(非线性变换不会搞). 那么,就会有一个变化前各数值在变换后各处的系数,即前一篇博文中的$f(i,j)$,表示线性变换中第$i$项到第$j$项的系数. 即 $$DWT(A)_i = \sum_{j=0}^{n-1} A_j * f(i,j)$$ 那么,我们既然要求$\oplus$卷积在变换后等价于乘积,就有 $$DWT(A)_i * DWT(B)_i = DWT(C)_i$$ 其…