Matlab余弦相似度算法判断图片相似度并识别源代码 Matlab 余弦相似度 图像匹配 可直接运行 Matlab余弦相似度算法判断图片相似度并识别源代码 Matlab 余弦相似度 图像匹配 可直接运行

通过改变常量中的值，也可以改变移位的值。

计算机生成条纹，傅里叶变换得到频谱，提取基频，得到包裹的相位。 离散余弦方法（DCT）进行相位解包裹，最终得到连续的相位

【优化求解】基于量子位Bloch坐标编码自适应的改进正弦余弦算法matlab源码.md

五、余弦函数的傅里叶变换 F [cos（2πu0x） ] 其中 u0 = 1 / Τ Τ 为周期 [ ] exp] [cos dxux2jxu2 0 ππ −•= ∫ ∞ ∞− [ ] exp ] )exp(-)[exp( dxux2j xu2jxu2j 2 1 00 π ππ −• += ∫ ∞ ∞− [ ])()( 00 uuuu2 1 ++−= δδ 1/2 -u0 u00 u F (u) 结论:余弦函数的傅里叶变换是 δ 函数组合 8

pytorch的DCT（离散余弦变换） 该库根据pytorch中的内置FFT操作实现了DCT，从而可以在CPU和GPU上通过它进行反向传播。 有关DCT和此处使用的算法的更多信息，请参阅和的论文。 这篇也可能会有所帮助。 当前实现了以下内容： 一维DCT-I及其逆数（按比例缩放的DCT-I） 一维DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 2-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 3-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 安装 pip install torch-dct 要求torch>=0.4.1 （较低的版本可能还可以，但我尚未对其进行测试）。 您可以通过获取源代码运行测试并运行pytest 。 要运行测试，您还需要安装scipy 。 用法 import torch import torch_dct as dct x = tor

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是

【图像加密】基于DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印matlab源码.md

2020_2021学年高中数学第一章三角函数1.4.2第1课时正弦函数余弦函数的周期性与奇偶性课时作业含解析新人教A版必修420210127292

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