FI[i][k]和F[i,k]有什么区别
时间: 2023-12-28 08:05:17 浏览: 24
FI[i][k]和F[i,k]的区别在于数据类型和使用方式。
FI[i][k]通常是一个二维数组中第i行第k列的元素,其中i和k都是整数索引。这种表示方式通常用于C++或Java等语言中的二维数组。
而F[i,k]通常是一个一维数组中的第i*k个元素,其中i和k也是整数索引。这种表示方式通常用于Python或MATLAB等语言中的数组,因为这些语言中的数组是以一维形式存储的。
因此,FI[i][k]需要使用两个索引来访问元素,而F[i,k]只需要一个索引即可。另外,FI[i][k]在内存中占用的空间会比F[i,k]更多,因为二维数组通常需要额外的指针和空间来存储行列信息。
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python实现:利用离散傅里叶技术对 原始人脸图像进行压缩变换。给定向量矩阵 W = [a1,a2,…,an],利用式( 5) 对 W 进行变换,提取 前 k × k 个傅里叶系数,进而形成系数向量 Fk = ( F1,F2,…,Fk ) 。获得系数向量 Fk 之后,采用拉 普拉斯机制对 Fk 中的系数添加拉普拉斯噪音,形成 噪音 系 数 向 量,即 F 珟k = ( F 珘1,F 珘2,…,F 珘k ) ,其 中, F 珘i = Fi + lap( Δ1Fk /ε) ( 1≤i≤k)
以下是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2
# 原始向量矩阵 W
W = np.array([a1, a2, ..., an])
# 离散傅里叶变换
F = fft2(W)
# 提取前 k x k 个傅里叶系数
k = 10
Fk = F[:k, :k]
# 拉普拉斯噪音参数
epsilon = 0.1
delta = 1
# 拉普拉斯噪音
noise = np.random.laplace(scale=delta/epsilon, size=Fk.shape)
F_noise = Fk + noise
```
其中,`a1, a2, ..., an` 是原始人脸图像的向量矩阵,`k` 是需要提取的前 k x k 个傅里叶系数,`epsilon` 是隐私预算,`delta` 是拉普拉斯分布的尺度参数。最终输出的 `F_noise` 是添加了拉普拉斯噪音的系数向量,可以用于隐私保护的人脸图像压缩变换。
写出下列公式的matlab代码: \begin{gathered} min F(\mathbf{x})=\alpha\left(\sum_{k\in\mathbb{N}}(t_{ko}-t_{o k})-\sum_{i\in\mathcal{F}}F u e l_i\right)^\ell \ +\beta\sum_{k\in N}\sum_{i\in F}\sum_{j\in F}d_{i j}x_{i j k}+\gamma\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}|A_{i k}-a_{i}|\right)+\theta\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}\left(x_{i j k}-\frac{N_{f}}{N_{c a r}}\right)^{2}\right)| \end{gathered}
syms alpha beta gamma theta l Nf Ncar
syms tko tok Fi dij aik ai xijk
syms F N k i j
F_cost = alpha*(symsum(tko-tok, k, 1, N))^l + beta*symsum(symsum(symsum(dij*xijk, j, F), i, F), k, 1, N) + gamma*symsum(symsum(abs(aik-ai), j, F), k, N) + theta*symsum(symsum((xijk - Nf/Ncar)^2, j, F), k, N);