人工智能-动态神经网络与分数阶Fourier变换的研究及其应用.pdf
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二维离散Fourier变换图像处理实验报告.doc
2022-06-21 17:00:56 537KB 互联网
matlab读取语音信号代码简单傅立叶变换 傅立叶变换书籍的 Python 和 MatLab 代码 PYTHON Fourierdemo.py 两种信号的简单傅立叶变换:合成信号和语音信号。 从文件中读取语音信号:sebinpubaudiIMG_1563.wav。 指示。 下载文件fourierdemo.py。 下载文件 sebinpubaudiIMG_1563.wav。 将名为 testing 的变量设置为 1,然后运行代码。 MATLAB Fourierdemo.m 两种信号的简单傅立叶变换:合成信号和语音信号。 从文件中读取语音信号:sebinpubaudiIMG_1563.m4a。 指示。 下载文件fourierdemo.m。 下载文件 sebinpubaudiIMG_1563.m4a。 将名为 testing 的变量设置为 1,然后运行代码。 输出声音文件数据的输出在两个图中,可以在此 github 存储库中列为 results.pdf 的文件中看到。 该文件是本书第 1 章的摘录。
2022-06-07 14:16:39 18MB 系统开源
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matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比,傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征,而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率,并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧: 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着,大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率(具有各种波长j)。u对应于水平方向,而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说,每个波长都是由cos和sin波组成的,以复数形式表示,其中cos是实数部分,sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂,但是两个公式解释了一个简单的概念:图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例: 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示:经过傅立叶变换后,每个频率分解为2个白色像素,围绕原点(0,0)对称。 较高的频率离原点较远,并且其
2022-05-30 10:08:22 5MB 系统开源
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