http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51050297 快速傅里叶变换 NumPy中,fft模块提供了快速傅里叶变换的功能.在这个模块中,许多函数都是成对存在的,也就是说许多函数存在对应的逆操作函数.例如,fft和ifft函数就是其中的一对. import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot, show x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) #创建一个包

傅里叶变换(fft) 法国科学家傅里叶提出,任何一条周期曲线,无论多么跳跃或不规则,都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和.傅里叶变换即是把一条不规则的曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程. 傅里叶变换的目的是将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上的信号,随着域的变换,对同一个事物的了解角度也就随之改变,因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理.这就可以大量减少处理信号存储量. 例如:弹钢琴 假设有一时间域函数:y = f(x),根据傅里叶的理论它可以被分解为一系列正弦函数

矩阵运算 论numpy中matrix 和 array的区别:http://blog.csdn.net/vincentlipan/article/details/20717163 matrix 和 array的差别: Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array.所以matrix 拥有array的所有特性. 1.基本运算 import nump

参考 Numpy 中的傅里叶变换 首先我们看看如何使用 Numpy 进行傅里叶变换.Numpy 中的 FFT 包可以帮助我们实现快速傅里叶变换.函数 np.fft.fft2() 可以对信号进行频率转换,输出结果是一个复杂的数组.本函数的第一个参数是输入图像,要求是灰度格式.第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小.输出数组的大小和输入图像大小一样.如果输出结果比输入图像大,输入图像就需要在进行 FFT 前补0.如果输出结果比输入图像小的话,输入图像就会被切割. 频率为0 的部分(直流分量)在输出

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

前言 个人感觉网上对numpy的总结感觉不够详尽细致,在这里我对numpy做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! numpy用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install numpy就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install numpy即可

以下分别是numpy.Scipy.pandas的简介.虽然这些包提供的一些结构比python自身的“更高级.更高效”,更高级是因为它们能完成更高级的任务,但是,学习的时候尽量不要和python割裂开认识,最好是辩证的看问题,既要看到区别,又要看到联系,这样才能理解深刻.真正的运用自如.比如python提供list这种数据结构,可以用来当作数组使用:比如我们定义一个list.a=range(10),但是要是对每个元素同时操作比如平方操作,这时候可能需要写个循环,就没有np.arange(10)**

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是numpy专题的第三篇,我们来聊聊numpy当中的索引. 上篇的末尾其实我们简单地提到了索引,但是没有过多深入.没有过多深入的原因也很简单,因为numpy当中关于索引的用法实在是很多,并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了. 所以我整理了一下相关的用法,把关于索引的使用简单分成了几类,我们一个一个来看. 切片索引 切片我们都熟悉,用冒号将两个数隔开,表示一个区间的上界和下界.通过这种方式访问这个区间内的所有元素. 这一点我

转: Numpy的终极备忘录 作者|Rashida Nasrin Sucky编译|VK来源|Towards Data Science Python是开源的.对于使用python的数据科学家来说,Numpy这个库是必不可少的.其他一些基本的库,如Pandas,Scipy是建立在Numpy的基础上.所以我决定做一份备忘录.这里我包括了到目前为止使用的所有Numpy函数.我相信这些函数将足以让你在日常工作中作为数据科学家或数据分析员完成你的工作. 我将从非常基本的Numpy功能开始,慢慢地向更高级的功

从傅里叶级数(Fourier series)到离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform) 一. 傅里叶级数(FS) 首先从最直观的开始,我们有一个信号\(x(t)\)(满足Dirichelet条件),先假设它是周期的,为了研究它,我们使用级数将之展开,展开方法如下 \[x(t)=\sum_{k=0}^{\infty}a_ke^{jkw_0t}\tag{1} \] 现在问题就是如何求解\(a_k\).因为三角函数是正交系,即 \[\forall \theta_1 \ne

摘要:傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现>,作者:eastmount. 本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变换.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称F

想要容易理解核心的特征计算的话建议先去看看我之前的听歌识曲的文章,传送门:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6063602.html 本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配.当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的. 转载请保留本文链接,谢谢. 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做.音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来.而语音识别难

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • 使用 Numpy 中 FFT(快速傅里叶变换)函数 • 傅里叶变换的一些用处 • 我们将要学习的函数有:cv2.dft(),cv2.idft() 等原理 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称

OpenCV学习笔记5 图像变换 傅里叶变换 这里可以先学习一下卷积分,了解清除卷积的过程和实际意义,在看这一章节的内容. 原理: 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性.我们可以使用 2D 离散傅里叶变换 (DFT) 分析图像的频域特性.实现 DFT 的一个快速算法被称为快速傅里叶变换(FFT).关于傅里叶变换的细节知识可以在任意一本图像处理或信号处理的书中找到.请查看本小节中更多资源部分. 对于一个正弦信号:x (t) = A sin (2πf t), 它的频率为 f,如果把这个信号转

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

本文出处:http://blog.csdn.net/xizhibei http://www.cnblogs.com/bourneli/p/3624073.html PrincipalComponents Analysis,主成份分析 寻找最小均方意义下,最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是:主要用于特征的降维 另外,这个算法也有一个经典的应用:人脸识别.这里稍微扯一下,无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量,然后用PAC算法降维搞定之. PCA的主要思想是寻找到数据的主轴方

看到未名的几篇帖子 使我想起了和python的一些经历,于是写了一篇咚咚. 1 书籍: python的syntax足够简单,semantics也不复杂,不怎么会使人混乱,一般来说看自带的文档足够可以学习了,看完两章便可以写出一些non-trivial的程序了. 硬要说入门书籍. learning in python可以一看.目前的版本似乎是based on python2.3的,有些内容稍微旧了点. 对于解释reference,reference counting 比较清楚,要是觉得糊涂的可以看

使用传统的web开发技术,也就是html+js,然后搭配一个后端语言,已经成为当今web开发的固定模式了,为此也形成了众多的toolkit,譬如ror,django,各种js图形库更是玲琅满目,从非常大程度上也加速了开发过程.但传统web应用也非常自然地有一些诟病,有些特殊效果,c端能够轻而易举地完毕,但b端就会非常纠结了,从根本上讲,这是由于html这样的语言是内容驱动行为的服务模式,导致js没有状态保留的功能,这在我和我的同事使用webkit结合html+js来搭建一个hybrid应用的时候