最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

非均匀B样条离散点的加密与平滑 离散点的预处理是点云网格化很关键的一步,主要就是离散点的平滑.孔洞修补:本文是基于非均匀B样条基函数进行离散点云的加密和平滑的,一下为初步实现结果. 算法步骤: 1.数据点分割投影 将三维数据点投影到二维平面上,进行数据排序,得到m*n矩阵形式的数据点(当然这种方法有一定的弊端). 2.非均匀双三次B样条曲线曲面的拟合 a.数据点的参数化:b.节点矢量的计算:c.计算B样条基函数 N(u):d.控制点计算:e.曲线曲面上加密点计算. 细节: 利用累计弦长计算参数化

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

在使用OpenFOAM求解的时候我们经常需要设置非均匀的边界,比如我们在计算层流的时候,很多时候需要入口为充分发展的入口边界,下面我们就以入口处为充分发展的层流速度分布为总结OpenFOAM当中设定不均匀边界条件的方法 OpenFOAM当中对非均匀边界条件设置大致有以下几种方法: 方法一:直接用非均匀场的方式将边界上对应的值写入算例目录下0文件夹下的文件当中,详细操作见算例:<OpenFOAM——90度T型管>,链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64da

在使用OpenFOAM进行计算的时候,我们需要对计算域设置非均匀场,比如最典型的溃坝算例,在开始计算以前,我们需要首先设定某一区域的水的体积分数为1,就是下面这样的: 有可能我们在计算传热问题的时候,会在计算域内设置一块高温(低温)区域,比如下面这样的: 我们一般可以采用setField来针对比较规则的区域进行非均匀场的设置,而针对比较复杂的区域,我们也可以采用funkySetFields来设定(具体可见苏老师的博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e6

说明:这里分三个系列介绍Twitter数据的非API抓取方法. 在一个老外的博看上看到的,想详细了解的可以自己去看原文. 这种方法可以采集基于关键字在twitter上搜索的结果推文,已经实现自动翻页功能.对于有账号的用户还可以采集起关注的好友列表和关注自己的好友列表. 1.Twitter数据抓取(一) 2.Twitter数据抓取(二) 3.Twitter数据抓取(三)

1. 刚体变换与非刚体变换 What is a non-rigid transformation? 刚体变换(rigid transformation)一般分为如下几种: 平移对象,而不改变形状和大小: 镜像(reflection),左右颠倒: 旋转(rotation),沿着任意方向的旋转: 非刚体变换:描述的是对几何物体大小而非形状的改变. 也即: 刚体变换:shift or reflection(A rigid transformation preserves all distances a

Insus.NET在实现<ASP.NET开发,从二层至三层,至面向对象 (5)>http://www.cnblogs.com/insus/p/3880606.html 中,没有把数据编辑与更新功能一起演示,留下给网友们自由发挥,但是还是有网友想看看Insus.NET用实现方法. 以前Insus.NET的做法,是在GridView控件中进行.如这篇视频教程<GridView Edit Update Cancel Delete>http://www.cnblogs.com/insus/

均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数

原文地址:NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者:向望大海的鱼 08年,被老板逼得走投无路,xx所得项目看来是实在躲不过去,只好硬着头皮上.开发一款图像处理软件,里面内容很多,不过核心就是NSCT变换.NSCT变换06年的新东西,现在跟风研究的热点.可惜的是作为一种新的变换滤波器长期以来只有matlab程序,没有VC程序.使很多算法开发不能应用到工程中,08暑假,大概花了我一个月吧,恩..期间电脑还中了次病毒(可恶的机器狗第四代!!),终于把这个软件

背景: 做大规模机器学习算法,特别是神经网络最怕什么--没有数据!!没有数据意味着,机器学不会,人工不智能!通常使用样本增强来扩充数据一直都是解决这个问题的一个好方法. 最近的一篇论文<Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft>提出了一个新的图像样本增强方法:对图像使用径向变换生成不同"副本",解决样本数量太少难以训练的问题.论文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.04347.pdf

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

Iveely Computing 产生背景 08年的时候,我开始接触搜索引擎,当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理,当时实验室的机器我们可以随便用,至少二三十台机器,可以,却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来,后来听说了Hadoop,但是当时的hadoop还很脆弱(记得没错是0.2.0),源码量也很少,用了很久,发现它不适合我们的搜索引擎. 后来没办法,我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的.但是导致代码非常臃肿,而且每一个应用程序的运行,都需要写一套网络通信和任务分布.09

前段时间.看了罗女士( 资深技术顾问 - Oracle 中国 顾问咨询部)关于<大批量数据处理技术的演讲>视频.感觉受益良多,结合多年的知识积累,柯南君给大家分享一下: 交流内容: 一.Oracle的分区技术 (一)分区技术内容 1. 什么是分区? 分区就是将一个很大的table或者index 依照某一列的值.分解为更小的,易于管理的逻辑片段---分区. 将表或者索引分区不会影响SQL语句以及DML(见备注)语句,就和使用非分区表一样,每一个分区拥有自己的segment(见备注).由于,DDL

倾斜的原因: 使map的输出数据更均匀的分布到reduce中去,是我们的最终目标.由于Hash算法的局限性,按key Hash会或多或少的造成数据倾斜.大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑可以规避的. 解决思路: Hive的执行是分阶段的,map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出,所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中,就是解决数据倾斜的根本所在 具体办法: 内存优化和I/O优化: 驱动表:使用大表做驱动表,以防止内存溢出:Join最右边的表是驱动表:

数据预处理是指因为算法或者分析需要,对经过数据质量检查后的数据进行转换.衍生.规约等操作的过程.整个数据预处理工作主要包括五个方面内容:简单函数变换.标准化.衍生虚拟变量.离散化.降维.本文将作展开介绍,并提供基于Python的代码实现. 1. 简单函数变换 简单函数变换是指对原始数据直接使用某些数学函数进行转换,主要用于将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布,同时也可以用于对数据进行压缩,比如\(10^8和10^9\)更关注的是相对差距而不是绝对差距,可以通过取对数变换实现. 常用的函数包括

商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 提到‘数据库’,首先被想到的肯定是Oracle.DB2.SQL Server.MySql这些传统的关系型数据库.数据库的概念是非常宽泛的,除了上述的关系数据库,还有NoSQL(Not Only SQL)数据库,还有一些基于分布式技术框架(Hadoop.Spark)的大数据存储和处理体系也被称为数据库,以及基于逻辑多维结构的多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD).今天这里要介绍的就是这个多维数据库. 如果您做过

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R

随着DT时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要.企业IT部门该如何进行PB级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享. 提到PB级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有Hadoop.Spark.Kafka等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案.但“大数据”在09年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到PB级数据架