基础知识 复数表示 C = R + jI 极坐标:C = |C|(cosθ + jsinθ) 欧拉公式:C = |C|ejθ 有关更多的时域与复频域的知识可以学习复变函数与积分变换,本篇文章只给出DFT公式,性质,以及实现方法 二维离散傅里叶变换(DFT) 其中f(x,y)为原图像,F(u,v)为傅里叶变换以后的结果,根据欧拉公式可得,每个F(u,v)值都为复数,由实部和虚部组成 代码示例 void dft(short** in_array, double** re_array, double*

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

如果一个实验制备了 4 种不同条件下的样品,并分别测得了它们的 XRD 衍射谱图,那么在数据处理中如何用 Origin 软件得到一张多谱图对比的图呢? 样品间的谱图对比 如果只是谱图样品间对比(以 4 个样品为例),只需要: 添加 1 个 X 轴,添加 4 个 Y 轴,然后导入相应的数据: 然后对后 3 个 Y 进行偏移处理. 选中某列,右键选择Set Column Values,其中 col(A) + 5000是自己输入的,上面有个 col(A) = ,col(A) 代表的是当前这一列.就是代

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异.比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少. 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白也有不同的二级色谱数,所以算法目的是减少噪音. 方法二是针对一级色谱的离子流色谱峰XIC,即每个肽段的离子流色谱峰,可以取同一个肽段不同时间点上的信号强度,连接成峰,通过求该曲线的曲线下面积获取曲线信

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

1.综述 c语言应用程序加载到内存,这时它所占据的内存分为四个区,分别为栈Stack,堆Heap,静态存储区Static Area,代码存储区Code Area,这四个区分别放置应用程序的不同部分,从而便于操作系统管理. 2.Windows应用程序内存图如下

原文链接:https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html 注意: 原文中的算法实现都是基于JS,本文全部修改为C实现,并且统一排序接口,另外增加了一些描述信息,后面会持续更新本文. 0.算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以

/* '邻接矩阵' 实现无向图的创建.深度优先遍历*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxVex 100 //最多顶点个数 #define INFINITY 32768 //表示极大值,即 ∞ #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 typedef char VertexType; //假设顶点数据类型为字符类型 typedef int

图(G)由顶点集(V)和边集(E)组成,G=(V,E) 常用概念: ①V(G)表示图G中顶点的有限非空集,V永不为空: ②用|V|表示图G中顶点的个数,也称为图G的阶: ③E(G)表示图G中顶点之间关系(边)的集合: ④用|E|表示图G中边的条数. 图分为: ①有向图:有向边(弧)的有限集合<V,W>: ②无向图:无向边(边)的有限集合(V,W). 简单图:不存在顶点到自身的边,同一条边不重复出现. 多重图:某两个结点之间的边数多于一条,又允许顶点通过一条边和自己关联. 完全图:任意两个结点之

#include <stdio.h> #include "Graph.h" #define MAX_INT 32767 /* #define vnum 20 #define MAX_INT = 32767 // 邻接矩阵 typedef struct gp { int vexs[vnum]; // 顶点信息 int arcs[vnum][vnum]; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 顶点数,边数 }Graph; */ // 无向带权图邻接矩阵的

使用ggplot2绘制箱线图 ######*****绘制箱线图代码*****####### data1$学区房 <- factor(data1$school, levels = 0:1, labels = c("否", "是")) #设置学区房数据为因子类型 data1$CATE <- factor(data1$CATE, levels = c('xicheng', 'dongcheng', 'haidian', 'chaoyang', 'fengtai

各位看官们.大家好,上一回中咱们说的线程属性的样例.这一回咱们说的样例是:线程知识体系图.闲话休提.言归正转. 让我们一起talk C栗子吧! 我们在前面的章回中介绍了与线程相关的知识,在今天的章回中.我们将对这些知识进行总结,而且整理成一张知识体系图,方便大家掌握线程相关的知识. 以下是我们整理的知识体系图.请大家參数: 上图内容中的知识点都有相应的章回相应,以下是我整理的章回相应关系.为了大家方便,我设置了链接,大家能够直接点击链接跳到相应的章回中. 线程概念 线程概念:第一百零七回 线程标

//有向图的拓扑排序 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_NAME 3 #define MAX_VERTEX_NUM 20 typedef int InfoType; //存放网的权值 typedef char VertexType[MAX_NAME]; //字符串类型 typedef enum{DG, DN, AG, AN}GraphKind; //{有

#!bin/bash/python # -*- coding=utf-8 -*- from __future__ import division import threading import wx import wx.media import os.path, os, gc, sys, pyaudio import wave, numpy, codecs, time import pylab as pl import pyaudio #import win32gui from matplotl

输入:测试输入包含若干测试用例.每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是城镇数目N ( < 1000 )和道路数目M:随后的M行对应M条道路,每行给出一对正整数,分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号.为简单起见,城镇从1到N编号.注意:两个城市之间可以有多条道路相通,也就是说3 31 21 22 1这种输入也是合法的当N为0时,输入结束,该用例不被处理. 输出:对每个测试用例,在1行里输出最少还需要建设的道路数目. #include <stdio.h> #include <st