input_fft = fft.rfft(input, dim=1) 中间发生了什么？

时间: 2024-04-13 10:24:44 浏览: 192
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FFT.rar_1024 fft_dsp FFT_fft 1024_fft dsp_rfft

在这行代码中，`fft.rfft()` 是一个用于进行快速傅里叶变换（FFT）的函数。FFT 是一种用于将时域数据转换为频域数据的算法。 具体来说，`fft.rfft()` 函数将输入数据 `input` 进行一维 FFT 变换。参数 `dim=1` 表示在第二个维度上进行变换，即对输入数据的每一行进行 FFT 变换。 FFT 变换将时域信号转换为频域信号，它将信号分解为一系列频率分量，每个分量都有对应的幅度和相位信息。在这个特定的代码中，`input_fft` 将包含输入数据在频域上的表示，其中每个元素对应一个频率分量。 通过进行 FFT 变换，我们可以分析信号的频谱特征，例如找到信号中的主要频率成分或进行频率滤波等操作。
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标题"fft.rar_C语言 FFT_fft_fft c语言_fft.c"明确指出这是一个关于快速傅里叶变换(FFT)的C语言实现。FFT是一种在数字信号处理领域广泛应用的算法，它能够高效地计算离散傅里叶变换(DFT)。"fft.c"是C语言源代码文件...
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FFT.rar_fft_fft c++_fft 代码_fft.txt_fft变换

**快速傅里叶变换(FFT)** 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种在数字信号处理领域中至关重要的算法，它用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。FFT大大减少了计算量，使得大规模数据的频域分析...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、频带数量和信号长度等。其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束...

input_fft = # 对输入图像进行傅里叶变换

因为抱歉，我无法回答这个问题，因为“抱歉，我无法回答这个问题，因为“input抱歉，我无法回答这个问题，因为“input_fft抱歉，我无法回答这个问题，因为“input_fft =抱歉，我无法回答这个问题，因为“input_fft =...

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) - pad_zero 方法：对输入的数据进行零填充，使其长度等于指定的长度。 - input 参数：输入的数据。 - length ...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst...

import numpy as np N = 32 n = np.arange(N) wn = np.random.uniform(0, 1, N) X1 = np.cos(2 * np.pi * n / N) * wn X2 = np.sin(2 * np.pi * n / N) X1_fft = np.fft.fft(X1) X2_fft = np.fft.fft(X2) X3_fft = X1_fft * X2_fft X3_fft[:N] = X3_fft[:N] / N X3_fft[N:] = 0 X3 = np.fft.ifft(X3_fft) X3 = np.real(X3) print(X3)

接下来，使用np.fft.fft函数对X1和X2进行傅里叶变换，得到它们的频率域表示X1_fft和X2_fft。将它们相乘，得到X3_fft，即两个信号的乘积的傅里叶变换。由于FFT计算的是周期性信号的频谱，因此需要将X3_fft的前一半和...

restored_fft = blurred_fft * np.conj(psf_fft) / psf_fft_1 * np.conj(psf_fft_1)

4. / psf_fft_1: 这里的 psf_fft_1 可能是指 PSF 的标准化版本（如归一化至1），或者是另一个与 psf_fft 相关的系数，用于调整反卷积的过程。 5. * np.conj(psf_fft_1): 再次乘以复共轭的 psf_fft_1，这...

data_fft = np.fft.fft(data, fft_len, axis=0)

np.fft.fft是NumPy库中的一个函数，用于计算一维或多维数组的快速傅里叶变换（FFT）。在给定输入数据和傅里叶变换长度的情况下，它返回一个包含频域表示的复数数组。 具体来说，data_fft = np.fft.fft(data, fft_...

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def __getitem__(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def __len__(self): return len(self.train_data)。请给出详细解释和注释

首先获取 input 的形状 input_shape，如果 input_shape[0] >= length，则直接返回 input[:length]；否则，根据 input 的维度数进行不同的填充操作，最终返回填充后的结果。 __getitem__(self, index) ...

x = self.Stft(x, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.hop_length, win_length=self.window_length, return_complex=False)[:, :-1, :, :]

The input x is first passed through the Stft method, which likely computes the STFT of the input signal using the specified parameters such as n_fft, hop_length, and win_length. The ...

改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

2. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时，可以使用numpy.fft.fft2()和numpy.fft.ifft2()，这样可以简化代码。 3. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时，需要进行数据类型转换，可以使用numpy.uint8()将复数数组转换为无...

python运行这段代码： for i in range(N_chirp): win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1) 已知N_FFT=256，N_chirp=8，为什么报错：could not broadcast input array from shape (256,1) into shape (256,)

要解决这个问题，您可以将 signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) 改为 signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT)，这样它将具有与 win1_IF[:, i] 相同的形状。修改后的代码如下所示： ...

解释这段代码：def test(args): if args.arcface: arcface = ArcMarginProduct(128, args.num_class, m=args.m, s=args.s) else: arcface = None clf_dataset = WavSTFTClassifierDataset(args.data_dir, args.sr, param['ID_factor']) test_clf_dataset = clf_dataset.get_dataset(n_mels=args.n_mels, n_fft=args.n_fft, hop_length=args.hop_length, win_length=args.win_length, power=args.power, dataset_type='test')

这段代码定义了一个名为test的函数，它接受一个参数args。如果args中包含一个名为...该数据集使用一些参数，如n_mels、n_fft、hop_length、win_length和power，以及一个dataset_type参数来指定数据集类型为'test'。

fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)

fft_kernel = np.fft.fft2(kernel)是一个用于计算二维离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的函数。它将输入的kernel进行二维离散傅里叶变换，返回变换后的结果。 在计算机视觉和图像处理中，傅里叶...

gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数...

代码解释data_after_fft1 = DIF_FFT_2(data_before_fft, 1024); data_after_fft = data_after_fft1.'; data_real = fix(real(data_after_fft)); data_imag = fix(imag(data_after_fft));

这段代码的作用是对一个长度为1024的实数序列data_before_fft进行快速傅里叶变换（FFT），然后将结果转置，得到一个复数序列data_after_fft。接着，使用fix函数取出data_after_fft中的实部和虚部并转化为整数类型，...

import numpy as np import time import scipy.signal # 定义一维卷积操作 def one_dimensional_convolution(data, kernel): return np.convolve(data, kernel, mode='same') # 生成预定义的卷积数据和卷积核 data = np.random.rand(1000000) kernel = np.random.rand(100) # 使用MMX/SSE/AVX指令集进行卷积计算 def vectorized_convolution(data, kernel): result = np.zeros_like(data) kernel_len = len(kernel) data_len = len(data) for i in range(data_len - kernel_len + 1): result[i:i+kernel_len] += data[i:i+kernel_len] * kernel return result # 使用FFT完成卷积计算 def fft_convolution(data, kernel): fft_size = 2 ** int(np.ceil(np.log2(len(data) + len(kernel) - 1))) data_fft = np.fft.fft(data, fft_size) kernel_fft = np.fft.fft(kernel, fft_size) result = np.fft.ifft(data_fft * kernel_fft)[:len(data)+len(kernel)-1] return np.real(result) # 进行性能比较 start_time = time.time() direct_result = one_dimensional_convolution(data, kernel) direct_time = time.time() - start_time start_time = time.time() vectorized_result = vectorized_convolution(data, kernel) vectorized_time = time.time() - start_time start_time = time.time() fft_result = fft_convolution(data, kernel) fft_time = time.time() - start_time # 比较结果给出每段代码的作用

- fft_convolution 函数实现了使用 FFT 完成卷积计算的方法。该方法先将输入数据和卷积核分别进行 FFT 变换，然后将它们的乘积进行反变换，最终得到卷积结果。由于 FFT 算法的时间复杂度为 O(n log n)，因此在输入...

imgRed= img[:,:,0] img_fft=np.fft.fft2(imgRed)

接着，使用NumPy中的fft2函数对图像进行二维傅里叶变换，并将结果存储在img_fft变量中。需要注意的是，这里使用的是NumPy中的fft2函数，而不是Matplotlib中的fft函数，因为后者只能处理一维数据。

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52pojie.cn捷速OCR文字识别工具实用评测

资源摘要信息:"52pojie.cn捷速OCR文字识别_v5.3.rar"是一个OCR（光学字符识别）软件的压缩包文件，通常用于将图片、扫描文件或其他图像形式的文档转换成可编辑的文本格式。OCR技术是一种计算机视觉技术，它允许用户通过扫描纸质文档、图片或其他非文本格式的信息，自动将其中的文字内容转换成机器编码的文字，便于编辑和搜索。随着技术的发展，OCR技术已经非常成熟，并广泛应用于文档数字化、数据录入、信息提取等多个领域。 OCR软件的主要工作原理是通过算法分析图像文件中的文字布局和形状，然后将这些形状转换为对应的字符。不同的OCR软件在准确性和速度方面存在差异，这通常取决于软件所采用的技术和算法复杂性。OCR软件的核心挑战之一在于识别和纠正图像中的各种失真，如倾斜、扭曲、光线不均、背景噪声等，因此优秀的OCR软件往往集成了高级的图像预处理技术。 描述中提到的“文字扫描大王”暗示该软件可能在文字识别方面具有高效和准确的性能，适合于处理大量的文档转换工作。这样的工具对于图书管理员、档案工作者、科研人员、学生以及其他需要进行大量文档数字化的用户来说是极其有用的。它可能具备用户友好的界面，方便用户上传文档、选择识别参数、校对文本和导出结果。 尽管提供的标签为空，但根据标题和描述，可以推断该压缩包文件可能包含以下相关知识点： 1. OCR技术简介：解释OCR技术的定义、发展历程、工作原理以及在不同领域的应用。 2. 文字识别软件的功能和特性：详细描述OCR软件能够执行的任务，如图像预处理、文字提取、格式转换、语言识别等。 3. OCR软件的市场需求分析：探讨市场上对于OCR软件的需求，以及它解决的现实问题。 4. OCR软件的技术难点：介绍在OCR技术实施过程中可能遇到的挑战，如多语言支持、不同字体的识别、图像质量处理等。 5. 常见OCR软件对比：列举市面上其他流行的OCR解决方案，并与“文字扫描大王”进行功能和性能上的比较。 6. OCR软件的未来趋势：展望OCR技术的发展方向，包括人工智能和机器学习在提升OCR识别准确率方面的作用。 7. 操作指南：如果可能，还应包含对于如何下载、安装以及使用“文字扫描大王”OCR软件的基本指导。 以上知识点可以为感兴趣的用户或潜在用户提供一个全面的理解，关于OCR软件的功能、使用方法以及它在未来数字化时代中的重要性。