文章目录 前言 一、信号的相关原理 1、互相关（Cross-Correlation）计算公式 2、自相关（ Auto-Correlation）计算公式 3、卷积（ Convolution）计算公式： 4...1、互相关（Cross-Correlation）计算公式 连续形式： 离散形式： 2、自相关（ Auto-Correlation）计算公式 （互相关计算式中， f(t)=g(t) 即可） 连续形式...三、相关的时域及频域实现 1、时域实现方法 在时域中计算相关，matlab 提供了 xcorr 函数，它实际上就是把一个序列固定 A，另一个序列 B 从最后一位对齐序列 A 的第一位到序列 B 的第一位对齐序列...例如上面结果，如果 M=4 和 N=4，则滞后范围从 -3 到 +3。 2、频域实现方法 频域的相乘等于时域的卷积，时域的卷积和相关不同的是，它计算时需要把序列反转再去做相乘累加。...将这个频域表示与其复共轭相乘，基本上是在计算每个频率分量的能量（功率谱）。因为复共轭乘积消除了原始信号中的任何相位信息，只留下幅度信息。
接下来我会详细介绍论文中的内容 理论基础 Fetch API 关于Fetch API有两个比较重要的点： 1.Fetch API作为Cache，Service Workers等API的基础，可以获取任何资源...Performance API 浏览器获取网页时，会对网页中每一个对象（脚本文件、样式表、图片文件等等）发出一个HTTP请求。...接下来，只要配合BREACH/CRIME等攻击，就可以轻松获取E-mail地址，社保号等信息了，而不像BREACH攻击一样还要借助中间人攻击去得到资源的大小。...一般而言，如果一个数据流中存在大量的重复字符串，那么这也就意味着在经过了压缩处理之后，可以显著地减少数据所占的空间。...CRIME攻击 CRIME通过在受害者的浏览器中运行JavaScript代码并同时监听HTTPS传输数据，能够解密会话Cookie，主要针对TLS压缩。
初学之时也是云里雾里，一旦学成，应用及其广泛，图像、信号、声波、深度学习等各领域都存在它的身影，包括在地学中，它也能有很大的用处~至于哪些方面？不展开啦 。...其中傅里叶变换的公式是： 看不懂是吧，没关系，用一个动图来表示： 简单的说，就是通过傅里叶变换可以叠加波形，至于怎么叠加，可以搜搜百度谷歌微软，有很多相关的教程可以让你们深（nao）入（po）浅（tou...算了，为了增加文字量~援引一段百度吧：傅立叶变换是一种线性的积分变换，常在将信号在时域（或空域）和频域之间变换时使用，在物理学和工程学中有许多应用。...最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的（emmmm越描越黑）。...(invFb[:,:]) invfg=np.fft.ifft(invFg[:,:]) invfr=np.fft.ifft(invFr[:,:]) newimg = np.zeros((height,width
因此这个时候就可以使用GcExcel通过解析公式并使用解析的语法树轻松替换销售代表姓名，可以简化此任务。...在工作簿加载示例数据和预期公式后，我们从工作表中提取所需的公式，以便使用 Formula 属性进行解析和修改。...GcExcel API 提供的公式解析器希望传递的公式不带“=”（等于）运算符，以便成功进行公式解析。因此，请注意如何在不使用“=”运算符的情况下提取公式。...公式语法树的每个标记都由 GcExcel API 中的其他类表示，例如函数的 FunctionNode、运算符的 OperatorNode 等。 下面的代码解析了上一步中提取的销售分析公式。...我们可以通过简单的查找和替换操作来替换所有这些出现的情况，如下面的代码所示： 了替换公式中的销售代表姓名，我们从他们的姓名列表开始。我们使用 UNIQUE 函数从原始数据中过滤掉唯一名称列表。
如下图1所示，将列A中句子的最后一个单词提取到列B中。（这里的最后一个单词用数字代替） 图1 解决的公式貌似复杂，实则不难。...在单元格B1中输入数组公式： =MID(A1,MAX((--(MID(A1,ROW(INDIRECT("1:" & LEN(A1))),1)=" "))*ROW(INDIRECT("1:" & LEN(...公式中： MID(A1,ROW(INDIRECT("1:" & LEN(A1))),1) 会得到由组成句子的单个字母组成的数组： {"P";"o";"o";"l";" ";"P";"l";"a";"y"...前面的双减号，将TRUE/FALSE值构成的数组转换为1/0值构成的数组： {0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0} 公式中： ROW(INDIRECT("1:" & LEN(A1...)+1,50) 下面的公式更简洁： =TRIM(RIGHT(SUBSTITUTE(A1," ",REPT(" ",20)),20)) 有兴趣的朋友可以自己解析上述两个公式，锻炼自己的公式思维。
前言 将时域信号转换为频域信号时，涉及到幅度和能量的变化，目前大部分开源库在正变换和反变换时会忽略常数，因此当我们想将频域和时域信号归一化到统一尺度时（方便设置阈值），需要做归一化操作。...再比如，在比较空时码系统和单天线系统中，还是以进入时空码编码前信号能量为基准，那么发送时的总能量一致，即时空码系统中各天线发射功率总和应和单天线系统发射功率相同。一般而言，归一化都在发射端处理。...单个频点幅度 X_k=\sum_{n=0}^{N-1}x_ne^{-i2\pi kn/N} x_n=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}X_ke^{i2\pi n/N} 根据傅里叶变换公式...时分别需除 sqrt(N)，乘 sqrt(N），这样做的目的是使能量归一化，即使得时域和频域数据的能量一样。...MATLAB 测试： Data_inf = randi([0,1],100,1)+1i*randi([0,1],100,1); ifftData = ifft(Data_inf)*sqrt(100);
本文将探讨Java爬虫在图像处理方面的应用，包括如何从网络中获取图像数据，以及如何对这些数据进行解析和处理。...接收响应：获取服务器返回的响应内容，这可能包括HTML、JSON、XML或二进制数据（如图片）。数据解析：使用解析器（如Jsoup、BeautifulSoup等）对响应内容进行解析，提取所需数据。...数据存储：将解析得到的数据存储到数据库或文件系统中。...图像数据的获取在Java中，获取图像数据通常使用OkHttpjavaimport okhttp3.OkHttpClient;import okhttp3.Request;import okhttp3.Response...通过结合强大的网络请求库和图像处理库，Java爬虫可以有效地从互联网上获取和处理图像数据。随着技术的不断进步，我们可以预见Java爬虫在图像识别、机器学习等领域将发挥更大的作用。
DFT原理、公式、Python代码实现 基本概念 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是指傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换...（DTFT）频域的采样。...从时域角度看，y_0, y_1, y_2已经完全“融入”y_3中，如果想从y_3中“挑出来”y_0, y_1, y_2中的一个，显然不可能。...但是当我们对该函数进行DFT，从频域的角度我们会发现y_0, y_1, y_2函数中的振幅、频率信息仍然保存在函数y_3中。...从时域角度，如果想从y_3中分离出y_0, y_1, y_2其中的一个，显然是不可能的。 下面我们对y_3进行傅立叶变换，换一个角度，从频域的角度来看看会有什么不一样的。
运算首先要构造复数类，参考 http://blog.csdn.net/iamoyjj/archive/2009/05/15/4190089.aspx 下面的程序在依赖上述复数类的基础上实现了FFT正反变换算法和频域滤波算法...，另外由于一般如果是对实数进行FFT的话，要将FFT得到的复数数组转为实数数组，下面类中的Cmp2Mdl方法的作用就是这个。...频域滤波的基本原理是： 1、 对输入序列进行FFT 2、 得到的频谱乘以一个权函数（滤波器，系统的传递函数） 3、 得到的结果进行IFFT 4、 如果是实数运算的话用Cmp2Mdl方法转为实数 代码如下...的结果 return output; } /// /// 频域滤波器 /// /// 待滤波的数据...最高波数==数据长度 int N = data.Length; ///输入数据进行FFT Complex[] fData = FreqAnalyzer.FFT(data, false); ///频域滤波
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...lassign接收至少两个变量，第一个是列表变量，第二个是其他变量，也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如： ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?
如果M等于IFFT的大小，我们就得到了原始SC-FDE。 DFT扩展OFDM的主要目的是在频域中为多个用户正交分配不同带宽的灵活性。当该波形与频率复用相结合时，通常称为SC-FDMA。...虽然不是连续的，但是子载波之间的相等距离仍然保持IFFT输出为单载波波形。这种方法的一个例子是在LTE的上行链路SRS中。...请注意，与插入的零尾相对应的IFFT后采样部分不是有用信号的一部分，我们将其从平均功率计算中排除。正如预期的那样，ZT DFT扩展OFDM给出了与常规DPT扩展OFDMA波形相当的PAPR和EVM。...因此，从图12的角度来看，UFMC可以总结如下。 在UFMC中： 原型滤波器是矩形脉冲，其后是零间隔。零间隔表示符号之间的保护间隔。矩形部分对应于IFFT符号。...图17中的变送器显示了最终的框图。每个RB具有相应的tx滤波器。因此，当资源块被分配给发射机时，必须并行计算并行IFFT和tx滤波操作。
插 值的方法分为很多种，一般主要从时域和频域两个角度考虑。对于时域插值，最为简单的是线性插值。除此之外，Hermite插值，样条插值等等均可以从有关 数值分析书中找到公式，直接代入运算即可。...对于频域，根据傅里叶变换性质可知，在频域补零等价于时域插值。所以，可以通过在频域补零的多少实现插值运 算。...2、实现 其实在matlab中自带升采样函数(upsample)和降采样函数(downsample)，读者可以查找matlab的帮助文件详细了解这两个函数。...upsample at N = ‘ num2str(ii)]; title(str); end 测试结果如下： 3、结果分析 降采样没什么可说的，其实在matlab中可以很方便的用冒号运算符实现...如果想减小这种情况，则可 以对其进行频域加窗。
在过去的实践中，我们通常通过爬取HTML网页来解析并提取所需数据，然而这只是一种方法。另一种更为直接的方式是通过发送HTTP请求来获取数据。...在本章学习过程中，我们将主要以腾讯云开发者社区作为主要平台，练习爬取接口数据。...接口爬取 接口爬取并不复杂，首先需要在浏览器中打开腾讯云社区的网页，然后按下F12打开控制台，接着浏览控制台中的请求数据接口，有些接口可能一眼难以识别，但通常可以跳过细致查看，因为在开发过程中，最关键的是能从名称中直观理解其作用...我们只需简单地将其复制粘贴到IDE中，然后便可直接运行代码。 社区首页 一旦我们掌握了这种方法，基本上就可以获取想要爬取的所有数据，只要避免频繁请求而被识别为机器人爬虫。...您可以在这里获取到Cookie信息，只需将其复制粘贴即可。详见下图： 总结 在过去的实践中，我们常常通过爬取HTML网页来解析和提取数据，因此今天我们讨论了如何通过调用接口来获取所需数据。
解析京东评论到数据库中：0 import requests import json import pymysql def jd_data(cursor): url = 'https://club.jd.com...,db='test',charset='utf8') cursor = conn.cursor() jd_data(cursor) 从数据库中获取数据： import pymysql
np.fft.fft2(img) fshift=np.fft.fftshift(f)#傅里叶变换 ishift=np.fft.ifftshift(fshift)#逆傅里叶变换 iimg=np.fft.ifft2...return=numpy.fft.ifftshift(fshift) fshift表示频谱值 img=numpy.fft.ifft2(ishift) ishift表示频域值 注意：如果在傅里叶变换过程中使用函数...numpy.fft.fftshift()移动零频率分量，那么在逆傅里叶变换过程中，先使用函数numpy.fft.ifftshift()将零频率分量移到原来的位置，再进行逆傅里叶变换。...书籍：《漫画傅里叶解析》《复变函数与积分变换》 网址：https://mp.weixin.qq.com/s?
一、信号时域和频域相关原理 有关信号时域和频域相关原理请参考我之前的博客内容：信号时域和频域相关原理 二、问题详情 我这里有两段信号 x 和 y，其中 y 信号是我们认为的有用信号，且 x 中包括 y...信号，我现在要做的就是提取出 y 信号在 x 信号中的偏移位置，原理自然就是做信号互相关了，在这里我要用频域互相关的方法解决这个问题： 1、MATLAB 代码 % 假设 x 和 y 是你的两个输入信号...： 信噪比结果如下： 从上面的结果看出，当前最大值点在第 14 个点，但是我们的信号在第 5 个点，因此频域互相关后并不能提取出 y 信号在 x 信号中的偏移位置，目前信噪比为 -7dB。...三、解决办法 我们将 x 信号中数值较大的改的小一些，也就是从提高信噪比方面来解决问题： 1、MATLAB 代码 % 假设 x 和 y 是你的两个输入信号 y =[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...： 信噪比结果如下： 从上面的结果看出，频域互相关后并能够提取出 y 信号在 x 信号中的偏移位置，也就是偏移 5 个位置，目前信噪比为 3.4242 dB。
这里分别给出的是连续信号和离散信号的公式，看起来和卷积很像。星号表示复共轭。...注意这里和卷积稍有不同，简单的来说，卷积操作的时候卷积核要反转，相关不用，其他操作是一样的，变换到频域里卷积操作是频域点乘，而相关要给卷积核的频域加上共轭。 为方便写成下面这样： ?...作者的文章中对于跟踪框进行了随机仿射变换（因为没有看源码我也不知道作者是怎样仿射变换的）获取了一系列的训练样本f，而g则是由高斯函数产生，就可以计算滤波器了。...这个稍微难一点：首先以目标位中心提取33中不同尺度下的样本，然后把所有样本resize到固定的尺寸，在这个固定的尺寸下提取fhog特征，每个样本的特征串成一个特征向量（和KCF中不同）， 大小和resize...(sum(hf_num .* xtf, 3) ./ (hf_den + lambda))); %这里是乘起来，然后再复频域想加，完了之后再做ifft取实部 % find
傅里叶变换（Fourier Transform）能够将一个函数（在时间序列问题中，通常是离散的点）从时域转换到频域。它可以把一个复杂的随时间变化的信号分解成许多不同频率的正弦波和余弦波的组合。...频率成分分析 在时间序列研究中，许多时序数据包含复杂的周期性和非周期性成分。傅里叶变换可以将时间序列从时域转换到频域，从而清晰地揭示出数据中隐藏的频率成分。...从另一个方面看，原本在时域上被掩盖的特征，从频域的角度就能看的很清晰，下图是nips24的一篇文章，从图中我们看到了一条非平稳时间序列，但是它的统计特征，比如均值和方差却都是不变的，但是把这条序列做傅立叶变换后...时序数据滤波 由于测量误差或短暂干扰，时间序列中可能存在高频噪声，可以在频域中去除这些高频成分，通过设置频率阈值来实现滤波，然后通过反傅里叶变换将数据恢复到时域，得到滤波后的时间序列，下图就是时序研究中常用的电力数据集...这意味着scipy返回的结果与标准公式有一个归一化的差异。
如何获取损坏了的手机中的数据呢？ ? 图1：在炮火中损坏的手机 访问手机的存储芯片 损坏的手机可能无法开机，并且数据端口无法正常工作，因此，可以使用硬件和软件工具直接访问手机的存储芯片。...此外，他们还开着手机GPS，开着车在城里转来转去，获取GPS数据。 研究人员将数据加载到手机上之后，使用了两种方法来提取数据。 第一种方法：JTAG 许多电路板都有小的金属抽头，可以访问芯片上的数据。...要知道，在过去，专家们通常是将芯片轻轻地从板上拔下来并将它们放入芯片读取器中来实现数据获取的，但是金属引脚很细。一旦损坏它们，则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?...图2：数字取证专家通常可以使用JTAG方法从损坏的手机中提取数据 数据提取 几年前，专家发现，与其将芯片直接从电路板上拉下来，不如像从导线上剥去绝缘层一样，将它们放在车床上，磨掉板的另一面，直到引脚暴露出来...比较结果表明，JTAG和Chip-off均提取了数据而没有对其进行更改，但是某些软件工具比其他工具更擅长理解数据，尤其是那些来自社交媒体应用程序中的数据。
背景: RTMP SDK需要获取硬编硬解时候的GPU数据,第一时间想起了TraceParser, 但是TraceParser不支持GPU Driver模板....在 github 上发现有一种新的思路TraceUtility, 通过调用 Undocument API 去解析 Trace 文件. 下面结合 Hopper 分析Instruments看看. ?...在-initialize:中对 Instruments 做了初始化, 包括一些链接 XCode 中 ShareFramework 的 Undocument 库. ?...根据这里的调试信息, 去 dump 出来的 instruments 头文件中搜索出需要的类, 放到自己的头文件当中, 成员变量的获取需要用到 runtime 特性.以我需要的 GPU 数据来说, 最后的层级关系如下
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