∫∞−∞|x(t)|2dt=12π∫∞−∞|X(ω)|2dω=∫∞−∞|X(2πf)|2df∑n=−∞∞|x[n]|2=12π∫π−π|X(eiϕ)|2dϕ∑n=0N−1|x[n]|2=1N∑k=0N−1|X[k]|2 连续时间傅里叶变换: DTFT:离散时间(连续频率)傅里叶变换: DFT:离散傅里叶变换: >> x = randn(1, 10000); >> A = sum(A.^2) - sum(fft(x).^2)/length(x); % 根据帕斯瓦尔定理,傅里叶变换系数

参考博客:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/44565647 压缩感知测量矩阵之有限等距性质(Restricted Isometry Property,RIP) >定义    不同的文献对RIP定义的表达不同,详细可参考博客中的定义,在这里选取一种自己比较能理解的定义,如下所示:    !!!重点,RIP是对哪一个矩阵的约束?    在没参考这篇博客之前,阅读了师兄的论文,之前一直以为是对观测矩阵的约束,然而事实是RIP是对传感矩阵的约束,

在压缩感知中,总是看到"矩阵满足RIP"之类的字眼,没错,这是一个压缩感知绕不开的术语,有限等距性质(Restricted Isometry Property, RIP). 注意:RIP性质针对的同样是感知矩阵而非测量矩阵. 0.相关概念与符号 1.RIP定义 中文版: 英文版: 概括: (RIP)矩阵满足2K阶RIP保证了能够把任意一个K稀疏信号θK映射为唯一的y,也就是说要想通过压缩观测y恢复K稀疏信号θK,必须保证传感矩阵满足2K阶RIP,满足2K阶RIP的矩阵任意2K列线性无关

论文题目:2018_用于音频超分辨率的时频网络 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12345950.html 摘要 音频超分辨率(即带宽扩展)是提高音频信号时域分辨率的一项具有挑战性的任务.最近的一些深度学习方法通过将任务建模为时域或频域的回归问题,取得了令人满意的结果.在本文中,我们提出了一种新的模型体系结构——时频网络(TFNet,Time-Frequency Network),这是一种在时域和频域同时进行监控的深度神经网络.

DTFT 连续时间傅里叶变换(CTFT) 连续时间傅里叶变换的定义为: \[ X(j\Omega)=\int_{-\infty}^{\infty}x_a(t)e^{-j\Omega t}dt \] 其傅里叶反变换为 \[ x_a(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}X(j\Omega)e^{j\Omega t}d\Omega \] 一个能量有限的连续时间复信号的总能量\(\varepsilon_x\)为 \[ \begin{aligned} \vare

频谱: 对动态信号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线,可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω).频谱是个很不严格的东西,常常指信号的Fourier变换.频谱分析中可求得幅值谱.相位普.功率谱和各种密度谱.频谱分析过程较复杂,它是以傅里叶级数和傅里叶分析为基础的. 信号的频谱分为幅度谱和相位谱,幅度谱对应于一阶分析,信号傅里叶变换的幅值在频域的分布称为幅度谱,相位的分布称为相位谱. 功率谱: 功率谱的概念是针对功率有限信号的,所表现的是单位频带内信号功率随频率

快速傅里叶变换及其C程序 <快速傅里叶变换及其C程序>是中国科学技术大学出版社出版的.本书系统地介绍了傅里叶变换的理论和技术,内容包括傅里叶变换(FT)的定义.存在条件及其性质,离散傅里叶变换(DFT)的定义.性质及由离散引起的频谱混叠和渗漏,快速傅里叶变换(FFT)算法的基本原理和复序列基2算法及其实用程序,并以此为基础,给出了实序列DFT.正弦变换.余弦变换.傅里叶级数.谱函数近似.功率谱估计.卷积和相关等的快速算法和实用程序,给出了 2D—DFT的行列算法.二维实序列2D—DFT的行列算

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

DFT变换的性质 线性性质 \[ \begin{aligned} y[n]&=ax[n]+bw[n]\xrightarrow{DFT}Y[k]=\sum_{n=0}^{N-1}(ax[n]+bw[n])W_N^{kn}\\ &=a\sum_{n=0}^{N-1}x[n]W_N^{kn}+b\sum_{n=0}^{N-1}w[n]W_N^{kn} \\ &=aX[k]+bW[k] \end{aligned} \] 时移性质 \[ \begin{aligned} x[n-n_0]&a

DTFT变换的性质 线性性质 设 \[ x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})\quad y[n]\xrightarrow{DTFT}Y(e^{jw})​ \] 则 \[ \begin{aligned}ax[n]+by[n]&\xrightarrow{DTFT}\sum_{n=-\infty}^{\infty}(ax[n]+by[n])e^{-jwn} \\ &=a\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-jwn}+b\sum_{n=-\i

CAP定理简介 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点: 一致性(Consistency):同一个数据在集群中的所有节点,同一时刻是否都是同样的值. 可用性(Availability):集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能处理客户端的更新请求. 分区容忍性(Partition tolerance):是否允许数据的分区,分区的意思是指是否允许集群中的节点之间无法通

我想了想,发现可以证明burnside定理. 置换:n个元素1,2,-,n之间的一个置换表示1被1到n中的某个数a1取代,2被1到n中的某个数a2取代,直到n被1到n中的某个数an取代,且a1,a2,-,an互不相同. 置换群:置换群的元素是置换,运算是置换的连接.例如: 可以验证置换群满足群的四个条件. 重点是这个:│Ek│·│Zk│=│G│    k=1-n 这个我不会证明,但是很好理解:每个不动点都可以找到一个对应的置换,差不多就这个意思. 该公式的一个很重要的研究对象是群的元素个数,有很

前言 CAP的理解我也看了很多书籍,也看了不少同行的博文,基本每个人的理解都不一样,而布鲁尔教授得定义又太过的简单,没有具体描述和场景案例分析.因此自己参考部分资料梳理了一篇与大家互相分享一下. 标题写了正确理解,或许某些点不是百分百正确或者有歧义,但是希望与各位分享讨论后达到最终正确, 简介 CAP定理,又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),是埃里克·布鲁尔教授在2000 年提出的一个猜想,它指出对于一个分布式系统来说,不可能同时满足以下三点: Consistency(一致性

CAP定理的常规解释是任何分布式系统只能在一致性(Consitency),可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)中三选二.这个解释很让人费解,笔者在看了一些文章后谈谈我对它的理解,还请斧正. 从问题出发 假设我们用一台服务器A对外提供存储服务,为了避免这台服务器宕机导致服务不可用,我们又在另外一台服务器B上运行了同样的存储服务.每次用户在往服务器A写入数据的时候,A都往服务器B上写一份,然后再返回客户端.一切都运行得很好,用户的每份数据都存了两份

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步

C Looooops Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 29061   Accepted: 8360 Description A Compiler Mystery: We are given a C-language style for loop of type for (variable = A; variable != B; variable += C) statement; I.e., a loop w

一.除法取模逆元 如果我们要通过一个前面取过模的式子递推出其他要取模的式子,而递推式里又存在除法 那么一个很尴尬的事情出现了,假如a[i-1]=100%31=7 a[i]=(a[i-1]/2)%31 a[i]=50%31=19 ,但我们现在只知道a[i-1]=7,如何计算出a[i]=19呢? a[i]=(7/2)%31=3? 其实本来是100是整除2的,但是对31取模后就不能整除了,所以我们要求出在mod 31意义下2的逆元是多少 口算可得,2*16%31=1,所以2的逆元就是16,所以a[i]

Source: wiki: Parseval's theorem As for signal processing, the power within certain frequency band = the sum of (power spectrum at all frequencies within the frequency band)^2.

Lucas定理:用于计算组合数模除素数后的值,其实就是把(n,m)分别表示为p进制,累乘各位的可能取的个数,得到最终的结果: 推论:(n & m) == m则C(n,m)为奇数:即C(n,m) %2 = 1,即m二进制的每一位n都必须为1,所以n & m = m; 应用: Xiao Ming's Hope 题意:问C(n,0),C(n,1)...C(n,n)中有多少个为奇数?(1 <= n <= 1e8) ACM_cxlove的证明 思路:用朴素的n & m == m来

第一次更改:http://blog.sina.com.cn/s/blog_51cea4040100h152.html 讲的更细致 增广路:https://blog.csdn.net/qq_37457202/article/details/80161274 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 看 博客 https://blog.