章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 ...
SciPy提供了fftpack模块,包含了傅里叶变换的算法实现。 傅里叶变换把信号从时域变换到频域,以便对信号进行处理。傅里叶变换在信号与噪声处理 图像处理 音频信号处理等领域得到了广泛应用。 如需进一步了解傅里叶变换原理,可以参考相关资料。 快速傅里叶变换 计算机只能处理离散信号,使用离散傅里叶变换 DFT 是计算机分析信号的基本方法。但是离散傅里叶变换的缺点是:计算量大,时间复杂度太高,当采样 ...
2020-06-20 21:47 1 2883 推荐指数:
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优化是指在某些约束条件下,求解目标函数最优解的过程。机器学习、人工智能中的绝大部分问题都会涉及到求解优化问题。 SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算法,一些经典的优化算法包括线性回归、函数极值和根的求解以及确定两函数交点的坐标等。 导入scipy.optimize模块 ...
Scipy中的integrate模块提供了很多数值积分方法,例如,一重积分、二重积分、三重积分、多重积分、高斯积分等等。 下面介绍几种常用的积分函数。 一重积分 SciPy积分模块中,quad函数是一个重要函数,用于求一重积分。例如,在给定的a到b范围内,对函数f(x)求一重积分 ...
插值,是依据一系列的点(xi,yi)通过一定的算法找到一个合适的函数来包含(逼近)这些点,反应出这些点的走势规律,然后根据走势规律求其他点值的过程。 scipy.interpolate包里有很多类可以实现对一些已知的点进行插值,即找到一个合适的函数,例如,interp1d类,当得到插值函数后便可 ...
与Python中的列表类似,可以使用for循环遍历DataFrame或Series,但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。 Pandas中提供了一个高效的替代方案:apply()方法。 语法 func – 要对数据集中所有元素执行的函数 下面的例子 ...
高维意味着函数中有多个变量,典型的高维傅里叶应用为图像处理。 一个二维图像的亮度(灰度)可以用$f(x_1,x_2)$来表示,以lena为例,图像平面作为$x_1,x_2$平面,灰度作为$z$轴,形 ...
1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256]) # 用于生成图像的频数直方图 参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask ...
对于二维图片,可以对其进行傅里叶变换,获取图片的频谱信息。频谱有很多应用,包括显著性检测,卷积定理,频率域滤波等,下面是图片傅里叶变换的一些基本概念: 1. 图像傅里叶变换 对于M行N列的图像矩阵f(x,y),f(x, y)表示第x行y列的像素值,则存在复数矩阵F,有以下公式 ...