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matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

一体的相机轨道运动平稳 统一中的平滑相机轨道运动 本教程的主要目的是让您对Unity中的平滑摄影机轨道运动有所了解。 您可以找到有关完整教程。 本教程由The App Guruz提出-最好的

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对一维信号的过采样函数，采用SINC插值的方法，可以使输出信号更加平滑。函数用法有说明，并附有简单程序进行验证说明。也是对论坛上缺失的一个重要函数 resampleSINC 的补充！ 希望对有需要朋友有用! 有问题欢迎留言交流！

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快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：

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基于随机平滑的数据中毒防御有多强健？ 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变，从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中，我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁，突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言，我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击，该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同，我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外，即使受害者使用最新的健壮训练方法（例如， 和从头开始训练模型，我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测，我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络，并使用随机平滑验证其鲁棒性，来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型

平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020) 该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。 依存关系 conda create -n smoothing-consistency python=3 conda activate smoothing-consistency # IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0` # Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`; # See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`. # Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc