FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码. # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值. t = np.l

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

转载来自:http://yufan-fansbook.blogspot.tw/2013/09/excel-fft-fast-fourier-transform02.html [Excel]-用EXCEL做快速傅立葉轉換_FFT in Excel(Fast Fourier Transform in Excel)_02   [Excel]-用EXCEL做快速傅立葉轉換_FFT in Excel(Fast Fourier Transform in Excel)_02 第二步:建立想要做快速傅立葉分析的

近期,想着从一个服务器 向另一个服务器传输文件,但是对其知之甚少,就从别人那里知道一种方法,使用 Python SimpleHTTPServer 快速共享文件. 直接运行:python -m SimpleHTTPServer 便以当前目录为根目录,打开一个 Web 服务器,由于默认的端口是8000,而为了避免重新设置路由器上的端口转发,可以指定 其它 端口:python -m SimpleHTTPServer 8990为了方便以后使用,写了个 alias 加入了我的 .bash_profile

Python编程快速上手-让繁琐工作自动化-第二章习题及其答案 1.布尔数据类型的两个值是什么?如何拼写? 答:True和False,使用大写的T和大写的F,其他字母是小写. 2.3个布尔操作符是什么? 答:and.or和not. 3.写出每个布尔操作符的真值表(也就是操作数的每种可能组合,以及操作的结果) 答:and:True and True  -> True True and False -> FalseFalse and True -> FalseFasle and False

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur

Python requests快速上手 这里参考官方文档,在ide中写了一遍,加深一下印象,定义的函数只是为了方便区分不同的请求方式 #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/10/13 17:15 # Author:YangYangJun import requests #定义发送请求函数 def sendReqest(): #get 请求 # r = requests.get('https://github.com/timeline.json') print r pri

简单介绍 通过一个python命令快速共享文件给他人. 操作步骤 1.打开cmd命令行,切换到需要共享文件的目录,执行命令 python -m SimpleHTTPServer . 2.打开浏览器,在地址栏中输入http://10.10.11.164:8000或者http://localhost:8000/可以看到共享目录下的文件了. 注:10.10.11.164是执行命令行的计算机的地址.

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模

入门推荐学习<python编程快速上手>前6章是python的基础知识,通俗易懂地讲解基础,初学者容易犯错的地方,都会指出来.从第三章开始,每章都有一个实践项目,用来巩固前面所学的知识. 从第七章开始就是书名中的后半部:让繁琐工作自动化.每个章节都可独立出来.每看完一个章节,你都能将其中的知识点融会贯通,用到自己的日常工作中,提高效率.第九章 组织文件对系统管理员非常有用,能够指挥程序完成复制 备份文件(夹)操作.第十一章是web抓取信息,介绍了主流的request beautifulSoup

如何在Python中快速画图--使用Jupyter notebook的魔法函数(magic function)matplotlib inline 先展示一段相关的代码: #we test the accuracy of knn and find the k which makes the biggest accuracy k_range=list(range(1,26))#[1,25] scores=[] for k in k_range: knn=KNeighborsClassifier(n_

Python编程快速上手  让繁琐工作自动化 - 专业程序员的养成完整版PDF免费下载_百度云盘 提取码:7qm4 有关本书 累计销售超过10万册 零基础编程者的不二之选 基于Python3编写 通用各个版本 有关本书的问题 问:一点基础都没有,想学python,能看懂吗? 答:放心,这本书就是写给python新人看的,别说没有python基础,就是没有英文基础,都可以看懂这本书. 问:这本书有配套的学习资源吗? 答:当然有,而且有不少,可以在网盘找,或者直接找我们 这本书能真正帮到你的地方 利

Python Java 快速配置环境变量(Path) 最近系统被重置,清空了C盘中的program等文件夹以及初始化了环境变量. 通常环境下,在windows环境中我们都会打开"环境变量",在GUI中手动配置环境变量.而且会有如下问题↓ 就是说在GUI手动配置path后,要重启cmd窗口才能使用java -version 或者 python验证出结果   懒是第一生产力---这次我就发现了一个快捷配置Path并求不用重启cmd窗口即可验证的方法↓   在cmd窗口中直接使用 path=

Python编程快速上手—让繁琐工作自动化 提取码:u8vj 如今,人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成. Python 是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.通过 Python 编程,我们能够解决现实生活中的很多任务. 本书是一本面向实践的 Python 编程实用指南.本书的目的,不仅是介绍 Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能.本书的第一部分介绍了基本的 Python 编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写 P

本文示例代码与数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的新系列教程Python+Dash快速web应用开发的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢? 图1 Dash是一个高效简洁的Python框架,建立在Flask.Poltly.js以及React.js的基础上,设计之初是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员,以纯Python编程的方

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第二期,在上一期中,我带领大家认识了什么是Dash,Dash可以做什么,以及Dash中最基本的一些概念,而今天开始,我将开始带领大家正式学习有关Dash的实用知识,以及各种奇淫巧技~ 图1 今天的文章,我将带大家学习Dash中页面布局的先进方法,通过今天的文章,你将学会以非常简单的方式实现

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第三期,在前两期的教程中,我们围绕什么是Dash,以及如何配合方便好用的第三方拓展dash-bootstrap-components来为我们的Dash应用设计布局展开了非常详细的介绍. 而Dash最吸引我的地方在于其高度封装了react.js,使得我们无需编写js语句,纯Python编程就

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第四期,在上一期的文章中,我们进入了Dash核心内容--callback,get到如何在不编写js代码的情况下,轻松实现前后端异步通信,为创造任意交互方式的Dash应用打下基础. 而在今天的文章中,我将带大家学习有关Dash中回调的一些非常实用,且不算复杂的额外特性,让你更加熟悉Dash的

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第五期,在上一期的文章中,我们针对Dash中有关回调的一些技巧性的特性进行了介绍,使得我们可以更愉快地为Dash应用编写回调交互功能. 而今天的文章作为回调交互系统性内容的最后一期,我将带大家get一些Dash中实际应用效果惊人的高级回调特性,系好安全带,我们起飞~ 图1 2 Dash中的

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第六期,在上一期的文章中,我们完成了对Dash中回调交互高级特性的探讨,在今后陆续推出的教程内容中,我们将一起来学习Dash生态中那些丰富的页面部件,从而赋予我们打造各种强大交互式web应用的能力. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中实用的一些基础性的静态部件,它们可以帮助我们