存在对负数开根号的情况了: >> (0.777)^0.1 ans = 0.9751 >> ( ans = 0.6037 >> (0.777)^2.1 ans = 0.5887 >> (-0.777)^0.1 ans = .3013i >> (- ans = 0.6037 >> (-0.777)^2.1 ans = .1819i

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

之前上学时我的信号学得最差了,主要原因还是我高数学得不怎么样.可能是人总敬畏自己最不会的,所以我觉得我学过诸多科目中,数学是最博大精深而最妙的,从最开始的一次函数到反比例函数,二次三次函数和双曲线,椭圆曲线,到倒数和积分的莱布尼茨的公式,我越来越明显地认识到到数学已经不只是干巴巴地计算下火车什么时候

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

Windows下FFTW库的安装: 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) (这里建议下载32位机文件/64位向下兼容) 2. 使用Lib.exe生成相应的Lib文件  :vs2010的安装路径为:D:\Program F

clf; fs=32;N=1024;   %采样频率和数据点数 n=0:N-1; t=n/fs;   %时间序列 x=1*sin(t); %信号 y=fft(x,N);    %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);     %求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;    %频率序列 subplot(2,1,1),plot(t, x);   %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid o

源:java实现FFT变换 /************************************************************************* * Compilation: javac FFT.java * Execution: java FFT N * Dependencies: Complex.java * * Compute the FFT and inverse FFT of a length N complex sequence. * Bare bon

如上图所示,这样的一个简单矩形,边界矩形是(x:-28, y:-35, width:152, height:128),这是在这个元件/显示对象自己的坐标空间的范围. 那么把这个放到父元件(舞台)中,再做一定变换.如下图所示,白色区域就是舞台,蓝色矩形中的白色十字架标记,就是世界坐标的(0,0)点.蓝色矩形的原点和世界坐标的原点对应,也就是说蓝色矩阵的坐标为(0,0).       在舞台这个世界坐标系中,边界区域又是什么呢?我们的目标就是计算下图中的红色区域. 其实算法,很简单,在放到舞台之前,

1. 前言 Matlab R2017b打开后一直显示"正在初始化",导致无法运行命令. 2. 解决方案 1. 找到并记录授权文件license_standalone.lic的路径.例如,我是把该授权文件复制到安装路径下了,路径是:C:\Program Files\MATLAB\R2017b\license_standalone.lic: 2. 右击我们在桌面创建的Matlab R2017b 快捷方式 > 选择「属性」> 定位到「目标」框中,MATLAB正确的路径应该是:&l

A4=readdata('E:\mydata.TXT');[st,t,f] = st(A4(1:1000,2)); surf(t,f,10*log10(abs(st)),'EdgeColor','none'); axis xy; axis tight; colormap(jet); view(0,90); ============================Stockwell Transform======================================= S变换是由Stoc

近期,在服务器上运行matlab程序,由于数据比较多,程序比较复杂,运行时间不固定,而且需要经常改变参数,重复运行几次,所以不清楚程序何时结束,以便于修改参数,继续运行.开始有时间就看看程序是否运行结束,次数多了后,就感觉分心,很不方便. 为了在第一时间知道程序运行结束,就想到了让matlab在运行结束后,立刻通知我,这样就方便我立刻修改参数,继续运行.经过思考,百度或者google,尝试,这里介绍两种可行的方法:发送短信和发送有邮件. 1. 发送短信 由于以前有过在电脑上向手机发送短信的编程实

MATLAB的脚本代码默认宋体显示,对于大多数720P的显示器来说,无论是中文还是英文,显示效果都非常差.Windows环境下,Consolas是一种比较理想的英文代码字体. Consolas 字体是微软专为程序员开发的一种字体,这一字体的特性是所有字母.数字与符号均能非常容易辨认!而且所有字符都具有相同的宽度,让编程人员看着更舒适.但是不支持中文. 微软雅黑是个人电脑上可以显示的最清晰的中文字体之一,全面支持ClearType技术. 但是在MATLAB 2014b中将默认字体设置修改后,中文注

1.关于横坐标的频率的最大值是采样频率,那么每个点对应的频率值就很好算了:f(n) = [Fs/(N/2)]*n  (Fs是采样频率,常见的是44.1KHz(44100),N是采样点数,k表是第k个点).我之前也参考了别人的写法,地址 ,有一段内容是这样描述的: “时域PCM数据是16位的short类型,取值范围是-32768..32767.对于频谱显示用512点FFT就足够了,我们知道音频数据的截止频率是由其采样率决定的,如果采样率为32kHz,截止频率为16kHz.可以计算出FFT后频率间隔

有时终止Matlab程序后,其内部指令会执行异常,出现不识别命令函数的情形.我遇到过执行sum命令出错的问题.退出程序,重启后正常.

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:

matlab有时候一打开会出现warning,然后任何工具包(包括set path)都执行不了,在网上找到解决方法,存下来备用. 1. 在matlab的command里输入: restoredefaultpath;matlabrc. 回车等待执行完毕. 2. cd到'你的安装目录'\MATLAB\R2011b\toolbox\local. 3. 执行命令 "savepath pathdef.m".

Matlab2018安装成功后,打开出现licensing error:-8523解决方法 https://blog.csdn.net/qq_41634276/article/details/80005017

第一步:打开matlab安装路径中的license文件夹,删除其中的lic文件 第二步:更换新的license.lic文件 第三步:重新打开matlab 搞定! license.lic文件的内容是: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% INCREMENT Aerospace_Blockset MLM 99 permanent uncounted \ A05070F00D1EB1F92326 VENDOR_STRING=QQ=47399897 HOSTID=ANY \ ck=

import numpy as npimport pylabwave_data =np.fromfile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\bins\\4.b_le.bin", dtype=np.int16 , count=21220 )wave_data.shape = -1,2wave_data = wave_data.TN=88200start=0 #开始采样位置df = 1000/(N-1) # 分辨率freq = [df*n for n

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现