scipy.fftpack

时间: 2024-04-27 19:06:22 浏览: 169
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scipy reference 0.19.1

scipy.fftpack是SciPy库中的一个模块，用于进行快速傅里叶变换（FFT）和相关的操作。它提供了一些函数，可以对信号和数据进行频谱分析、滤波、卷积等操作。 你可以使用scipy.fftpack模块中的fft函数来计算一维离散傅里叶变换（DFT），或者使用ifft函数来计算反变换。此外，该模块还提供了许多其他有用的函数，如rfft、irfft、fftshift等，用于处理实值信号或进行频域操作。 除了傅里叶变换，scipy.fftpack还提供了其他一些函数，如离散余弦变换（DCT）、离散余弦逆变换（IDCT）、哈达玛变换等。 总的来说，scipy.fftpack是一个方便的工具，可以进行信号处理中常用的频谱分析和变换操作。
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scipy.fftpack.fft

scipy.fftpack.fft is a function from the SciPy library that performs a fast Fourier transform (FFT) on an input array. FFT is a widely used mathematical technique that decomposes a time-domain signal ...

scipy.fftpack.fft函数

scipy.fftpack.fft函数是用于计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的函数。根据源文件中的注释，该函数接受一个数组作为输入，并返回一个复数数组，其中包含了变换后的结果。具体的计算公式为：y...

图像是用scipy.fftpack生成的

reconstructed_image = fftpack.ifft2(magnitude_image * np.exp(1j * phase)) # 调整幅度范围以便可视 reconstructed_image = np.abs(reconstructed_image).astype(np.uint8) # 保存处理后的图像 plt.imsave('fft...

from scipy.fftpack import fft 有对应的C语言的库吗

是的，有一个与Scipy库中的fft函数对应的C语言库，它叫做FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）。FFTW是一个高效的快速傅里叶变换（FFT）算法的实现，可以用于在C语言中进行快速傅里叶变换的计算。你可以在...

AttributeError: module 'scipy.fftpack' has no attribute 'default'

出现AttributeError: module 'scipy.fftpack' has no attribute 'default'错误的原因是scipy.fftpack模块中不存在'default'属性。这个错误通常发生在使用过时的scipy版本时。要解决这个问题，您可以尝试以下方法： ...

AttributeError: module 'scipy.fftpack' has no attribute 'rfft'

这个错误通常是由于scipy版本过低导致的，因为rfft函数在较早的版本中不存在。解决方法是更新scipy到最新版本。可以使用以下命令在终端中更新scipy： shell pip install --upgrade scipy 如果您已经安装了...
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DFT的matlab源代码-goertzel-fft:Goertzel算法和scipy.fftpack.fft（具有短时版本的Goertz

DFT的matlab源代码Goertzel算法和scipy.fftpack.fft的基准 概述 为了评估信号中特定频率分量的功率， Goertzel algorithm将比fast Fourier transform (FFT)是更好的解决方案。 因为Goertzel algorithm允许我们一次...

ImportError: cannot import name 'dct' from 'scipy.fftpack' (unknown location)

这个错误通常表示您的代码正在使用scipy.fftpack中的一个名为dct的函数，但无法导入它。这可能是由于您的scipy版本过旧或未正确安装所致。 您可以尝试以下步骤来解决这个问题： 1. 确保您已经安装了scipy，并且...

from scipy.fftpack import fft,ifft from numpy import fft,ifft 这段代码的时间复杂度是多少

这段代码的时间复杂度很难准确计算，因为它引用了两个不同的库的同名函数。但我们可以大致估计其时间复杂度。 从一般情况来看，FFT（快速傅里叶变换）的时间复杂度是O(NlogN)，其中N是FFT所作用的数组的大小。...

sklearn.scipy.fftpack能干什么,这个包可以用来滤波，对数据有什么要求吗，还有其他的方法实现这种效果吗，有比这个更好吗

sklearn.scipy.fftpack是scikit-learn库中的一个模块，它提供了对数据进行快速傅里叶变换（FFT）的功能。FFT可用于信号处理、频谱分析等领域。 sklearn.scipy.fftpack包对数据的要求比较简单，数据需为一维数组或者...

pycharm将import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1))优化一下，能控制压缩率

from scipy.fftpack import dct, idct def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def ...

优化import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1)) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.gray() # 绘制第一个子图 plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) ，使能控制压缩率

为了控制压缩率，您可以使用DCT系数的阈值来减少它们的数量。具体来说，您可以将DCT系数的绝对值与一个阈值进行比较，并将小于该阈值的系数设置为零。这个阈值越高，压缩率就越高，但是图像质量也会受到影响。...

import socket import numpy as np import scipy.signal as signal from scipy.fftpack import fft,ifft from scipy.stats import pearsonr import matplotlib.pyplot as pltdef is_valid(corr_arr): for i in range(0, 25): if corr_arr[i] < 0.8: return False return True if __name__ == '__main__':udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 2.绑定本地的相关信息，如果一个网络程序不绑定，则系统会随机分配 dest_addr = ('192.168.4.2', 4444) # ip地址 和端口号，ip一般不用写，表示本机的任何一个ip udp_socket.bind(dest_addr) # 必须绑定自己的IP N = 32768 # 采样点数 fs = 48000 # 采样频率 n = np.arange(N) # 用于产生离散时间序列 f = n * fs / N # 生成频率序列，为后续作图做准备#将标准的chirp数据取出来作为标准 file_object = open('chirp2218.txt') try: chirp_data_str = file_object.read() chirp_data_spl = chirp_data_str.split(',') n = len(chirp_data_spl) chirp_data = np.zeros(4800, dtype=np.int16) for i in range(0, 4800): chirp_data[i] = int(chirp_data_spl[i]) finally: file_object.close() while True: recv_data = udp_socket.recvfrom(19200) n = len(recv_data[0])voice_data = recv_data[0]voice_data_del = np.zeros(9600, dtype=np.int16)

这段代码主要是一个Python程序，首先导入了一些Python的库，包括socket、numpy、scipy.signal、scipy.fftpack、scipy.stats和matplotlib.pyplot。这些库提供了一些常用的函数和工具，例如用于网络通信的socket库、...

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)

from scipy.fftpack import dct def nsst_decomposition(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 = ...

import numpy as np import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt def compressive_sampling(signal,M): N = len(signal) phi = np.random.normal(size=(M,N)) y = np.dot(phi,signal) return y,phi def compressive_reconstruction(signal, M, tol=1e-5, max_iter=100): N = len(signal) Phi = np.random.normal(size=(M, N)) y = np.dot(Phi, signal) x = np.zeros(N) i = 0 error = tol + 1 while (error > tol) and (i < max_iter): x_old = x.copy() x = fftpack.idct(y * np.dot(Phi, x), norm='ortho') error = np.linalg.norm(x - x_old) / np.linalg.norm(x_old) i += 1 return x #生成信号 N = 100 t = np.linspace(0,1,N) f1,f2,f3 = 10,30,60 s1,s2,s3 = np.sin(2*np.pi*f1*t), np.sin(2*np.pi*f2*t), np.sin(2*np.pi*f3*t) signal = s1 + s2 + s3 #进行压缩感知采样和重构 M = 200 reconsrtucted = compressive_reconstruction(signal,M) #绘制原始信号和重构信号图像 fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(8,6)) ax[0].plot(t,signal) ax[0].set_title("original signal") ax[1].plot(t, "reconstructed signal") ax[1].set_title("Reconstructed Signal") plt.show()

这段代码实现了一个简单的压缩感知信号重构过程。首先，使用 compressive_sampling 函数对信号进行采样，生成测量矩阵和采样数据 y。然后，使用 compressive_reconstruction 函数对采样数据进行重构，得到重构...

dctmtxscipy.fftpack dct

dctmtx 和 scipy.fftpack.dct 是 Scipy 库中与离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）相关的两个函数。 dctmtx 函数用于生成一个二维离散余弦变换(DCT) 矩阵。这个矩阵常用于图像压缩和信号分析中，...
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SciPy 1.0.0 发布：数学与工程计算的强大工具

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