实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

做差异表达的软件DEseq和edgeR所需要的数据格式必须是原始counts,经过normalization和log2后的数据都不适合,所以对于做差异表达计算的童鞋可以使用ExperimentHub下载TCGA的原始数据. GEO地址:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE62944安装:首先安装环境要求BioC 3.4## In R-3.3library(BiocInstaller)useDevel()biocValid()

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

FFT其实没什么需要特别了解的,了解下原理,(特别推荐算法导论上面的讲解),模板理解就行了.重在运用吧. 处理过程中要特别注意精度. 先上个练习的地址吧: http://vjudge.net/vjudge/contest/view.action?cid=53596#overview Problem A A * B Problem Plus A*B的大数乘法,似乎大数模拟乘法不行的,得用FFT优化到nlogn,将一个数AnAn-1....A1A0,看做An*10^n+An-1*10^n-1+...

为了突出重点,仅对I/O数据流为steaming的情况作简要说明,以便快速上手,有关FFT ip核模型及每种设置详细介绍请参考官方手册FFT MegaCore Function User Guide. 1 配置 在FFT Megacore Function中选择"parameterize",弹出对话框. "Parameters"栏中,选择器件.转换数据的长度.数据精度已经旋转因子的精度.注意旋转因子精度必须小于等于数据精度. "Architecture&q

为了突出重点,仅对I/O数据流为steaming的情况作简要说明,以便快速上手,有关FFT ip核模型及每种设置详细介绍请参考官方手册FFT MegaCore Function User Guide. 1 配置 在FFT Megacore Function中选择"parameterize",弹出对话框. "Parameters"栏中,选择器件.转换数据的长度.数据精度已经旋转因子的精度.注意旋转因子精度必须小于等于数据精度. "Architecture&q

FFT求卷积(多项式乘法) 卷积 如果有两个无限序列a和b,那么它们卷积的结果是:\(y_n=\sum_{i=-\infty}^\infty a_ib_{n-i}\).如果a和b是有限序列,a最低的项为a0,最高的项为an,b同理,我们可以把a和b超出范围的项都设置成0.那么可以得出:y0=a0b0,y1=a1b0+a0b1,y2=a0b2+a1b1+a2b0--,y(n+m)=a(n)b(m). 构造两个多项式A(x)和B(x): \(A=a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_{n-1}

在日常手机端,网页端的向地图发出两点距离的行程规划,相信绝大多数人都有用到过,但毕竟是个体单一行为,若某些时候需要用到批量性的操作,就显得很不现实了,同时,数据只是在应用或网页内,非结构化的数据,也是没法立即用来分析.Excel催化剂,擅长批量化处理,结构化数据源,此篇给大家送上一切大家日常在APP.网页端单个操作产生的所有数据源,有此类数据分析需求的人员这次又可以流口水了. 业务使用场景 因为没有实际使用过这样的数据作分析,现只能脑洞一下一些场景,欢迎有相应场景的读者们多多分享这类数据的真正企

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

数据类型初识 1. 数字 整数:2是一个整数的例子 长整数 不过是大一些的整数 3.23和52.3E-4是浮点数的例子.E标记表示10的幂.在这里,52.3E-4表示52.3*10-4. (-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子,其中-5,4为实数,j为虚数,数学中用i表示虚数,j在工程领域表示虚数,python沿用了工程领域表示方法. int(整形) 32位机器中,整数的位数为32位,取值范围为-2**31~2**31-1,即-2147483648~2147483647 64位机器中,

Python 3对文本和二进制数据作了更为清晰的区分.文本总是Unicode,由str类型表示, 二进制数据则由bytes类型表示. 不能拼接字符串和字节包,也无法在字节包里搜索字符串(反之亦然),也不能将字符串传入参数为字节包的函数(反之亦然). a='中文' b=a.encode("utf-8") c=b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' d=c.decode("utf-8") b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87' 中文

在处理mysql和GET.POST的数据时,常常要对数据的引号进行转义操作. PHP中有三个设置可以实现自动对’(单引号),”(双引号),\(反斜线)和 NULL 字符转转. PHP称之为魔术引号,这三项设置分别是 magic_quotes_gpc 影响到 HTTP 请求数据(GET,POST 和 COOKIE).不能在运行时改变.在 PHP 中默认值为 on. 这个开启时,通过GET,POST,COOKIE传递的数据会自动被转义. 如 test.php?id=abc'de"f echo $_G

inFusion能够探测超过20中代码味道和代码缺陷,包括重复代码,破坏封装的类(如数据类或者万能类),高耦合的方法和类,以及一些设计不合理的类继承结构.当我们使用inFusion工具分析代码时,在分析界面左上侧出现一个代码数据度量窗口,下面将对度量金字段数据作详细的解释,从而对代码从整体上有一个宏观的认识,同时也能够预测代码中可能出现的问题,诸如类功能是否单一,成员方法复杂度是否过高,继承深度是否合理等等. 度量金字数据具体示例如下: 鉴于上述图片中数据模糊,手工将上图黑色框中数据列出如下:

1.数据持久化:将在内存中的瞬时数据保存在存储设备中.瞬时数据:设备关机数据丢失.持久化技术提供一种机制可以让数据在瞬时状态和持久状态之间转换. 2.Android中简单的三种存储方式:文件存储.SharedPreference 存储以及数据库存储. 1.文件存储 :不对数据作任何处理,将数据原封不动地存储到文件中,适合存储一些简单的文本数据和二进制数据. a.将数据存储到文件中 Context类提供了一个openFileOutput()方法,可以用于将数据存储到文件中.这个方法接收两个参数,第

小记:针对目前功能越来越强大的智能手机来说,在PC端支持对手机中的用户数据作同步.备份以及恢复等保护措施的应用已经急需完善.不仅要对数据作保护,而且用户更希望自己的手机跟PC能够一体化,以及和远程服务器的一体化.用户希望在手机端的操作能够转移到PC端,对于PC端大屏幕的电脑来说,完成同样的操作可以大量的节省用户的时间.对于功能强大的手机来说,有近1/2的应用可以在PC端同步.所以对PC端应用的规划要以系统的角度来对待.同时要保证手机端和PC端的主流交互模式应保持一致.个人观点:数据的一体化和管理

  目前网上有多种全球高程数据,国内在这方面也进步喜人,资源三号目前已放出来的卫片给了不少惊喜,其高程数值得期待.但资源三号的高程数据放出来还需等待,过去两三年全球高程数据发展相当迅猛,DLR放出了相当高精度的数据,去年底aster gdem放出了修正后的第二版,数据质量改善很大,昨天又看到有网友介绍USGS放出的GMTED数据,所以决定先不等国产数据了,将目前的几种全球高程数据精度作简单对比.       先简要介绍下这五种数据:     1.DLR之SRTM X波段数据:DLR是德国宇航中心

上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更

图:信号在时域上和频域上的直观表示 1. 计算一维离散傅里叶变换(DFT)公式如下: 其中,N表示数据长度.由上式可知,DFT的时间复杂度是O(N*N) 2. 一维FFT的时间复杂度为O(N*logN),其中N表示数据长度 3. 对于一个M*N的二维数据,FFT的时间复杂度为O( M*N*log(M*N) ) 若M=N,则时间复杂度可以简化为O(N^2*logN) 4. 对于M维的数据(每一维长度为A,B,C,...),则FFT的时间复杂度为O( A*B*C*...* log(A*B*C*...

没错这就是DQL,数据查询语言.来看看怎么用. select语句按照复杂程度来说分为简单查询.where查询.多表查询.子查询等. 先来看看select的语法 1.select 2.[distince|all] //描述列表字段中的数据是否去除重复记录 3. select_list 需要查询的字段列表,也可以说是占位符.可以是一个字段,也可以多个字段 4.from table_list 5.[where_clause] //查询条件 6.[group_by_clause] // group by

在开发数据库应用程序中,经常要将类型相同的数据导出来,放到Excel文件中,利用Excel强大的编辑功能,对数据作进一步的加工处理.这有许多的方法,我们可以使用OLE技术,在Delphi中创建一个自动化对象,通过该对象来传送数据.也可以使用ADO,通过与Excel数据存储建立连接,使用ADO这种独立于数据库后端的技术来导出数据集的数据. 可这两种技术都有一个共同的缺点,那就是慢,数据量少还好,用户不会有太多的感觉,可一旦数据量大,比如,超过1千条,速度就让人难以忍受了,那么有没有更好的办法,既可

Vivado xilinx fft9.0 使用笔记: ****注 仿真实测1024点的转换需要经过1148个时钟周期才能得到转换结果: 模块配置信号含义请参考pg109文档手册(写的贼烂会看晕),不详细说明: 一.查找fft IP核按如下几图配置可实现正确的fft转换结果: 配置1个转换通道:转换数据长度是1024 points:选择流线型结构类型pipelined,streamingI/O,优点并行转换速度快,,缺点占用资源多. 如图1: 图1 如图2,设置数据类型为定点小数:缩减因子设置成U