原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_626631420100xvxd.htm 已知离散傅里叶变换(DFT)为: 由于许多要处理的信号都是实信号,在使用DFT时由于傅里叶变换时由于实信号傅立叶变换的共轭对称性导致DFT后在频域中有一半的数据冗余. 离散余弦变换(DCT)是对实信号定义的一种变换,变换后在频域中得到的也是一个实信号,相比DFT而言,DCT可以减少一半以上的计算.DCT还有一个很重要的性质(能量集中特性):大多书自然信号(声音.图像)的能量都集中在离…

在Lecture4中有3部分内容: Newton’s method        牛顿方法 Exceponential Family        指数分布族 Generalized Linear Models        广义线性模型(GLMS) 牛顿法上一篇随便中已经讲过了,是平行于梯度下降算法的另一种最优化算法. 然后,视频中证明了伯努利分布和高斯分布都属是指数分布族中的特例的证明,实际上就是把这两种分布转化为指数分布族的形式,然后一一去对照,判断是否符合. 接下来,就讲到了当我们选定了…

在从概率模型推导出逻辑回归算法模型的博文中,我试着从李宏毅老师的课程中讲到的概率模型去推导逻辑分类的算法模型.有幸看到另外一篇博文01 分类算法 - Logistic回归 - Logit函数,我了解到另外一种分类模型的推导:从比值比推导. 比值比 首先了解什么是比值比:比值比(优势比)Odds,用来衡量特征中分类之间关联的一种方式.指的是该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值:\(\frac{p}{1-p}\). 百度百科解释. Logit模型 我们需要了解另外一个概念Logit模型Logi…

问题描述 在Azure Function Portal上显示: Azure Functions runtime is unreachable,引起的结果是Function App目前不工作,但是此前一直都是正常工作的,且没有对Azure Function做过任何的改动,那它是为什么出现这样的问题呢? 问题分析 Azure Functions runtime is unreachable 的错误是 "Azure Functions 运行时不可访问",此问题的最常见原因是函数应用失去了对其…

一.引言 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform),主要用于将数据或图像的压缩,能够将空域的信号转换到频域上,具有良好的去相关性的性能.DCT变换本身是无损的,但是在图像编码等领域给接下来的量化.哈弗曼编码等创造了很好的条件,同时,由于DCT变换时对称的,所以,我们可以在量化编码后利用DCT反变换,在接收端恢复原始的图像信息.DCT变换在当前的图像分析已经压缩领域有着极为广大的用途,我们常见的JPEG静态图像编码以及MJPEG.MPEG动态编码等标准中…

搞了这么久音频算法,有些细节还没有很清楚. 比如DFT和DCT有哪些区别,DFT系数为什么会是对称的,同样帧长的数据,各自的频域分辨率是多少? 今天决定搞清楚这些问题, 首先DFT的系数对称(2N点的数据做DFT,变换系数关于N点位置对称)是因为DFT的的变换基是对0-2π分析的,因为0到π和π到2π对称所以会对称.可以参见DFT公式 而DCT的系数就不会对称(2N点的数据做DCT,变换系数不对称)是因为DCT的变换基是对0-π分析的,故不会存在变换关系,可参加DCT变换.(以DCT2型为例子)…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信…

对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,…