傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
（本文基本逻辑：声音的定义是什么 → 声音有哪些特征 → 怎样对声音进行数学描述 → 怎样对声音进行数字化 → 数字音频数据是什么）
by方阳
大家都知道，信号分为两种，确定信号和不确定信号。在确定信号中，有两个非常重要的类别，时域分析和频域分析。而将两者充分结合的，就是我们今天要讲的傅里叶变换。
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
20 世纪 50 年代初中国人民解放军开始自建营区。传统营区管理系统以独立的“点状”系统为主，缺乏集控平台，全局管理复杂度高。70 年代末提出建设智能化营区，并向“数字化、智能化、网络化、互动化、融合化”的方向靠拢。通过建设集光电、雷达、红外、电磁频谱监测、北斗定位、物联网和虚拟仿真等技术于一体的场区监控系统，对核心训练场区实现广域覆盖、多维感知、全景展现，进一步支撑态势掌控，丰富沙盘推演、复盘检讨及丰富场区管理手段。
Origin软件是一款用于科学数据分析和可视化的强大工具，它不仅具有丰富的功能，也非常容易上手。在本文中，我将通过举例介绍Origin软件的独特功能和使用技巧，帮助读者更好地了解该软件，并掌握其基本操作。
纹理分析是一种量化图像强度变化的图像分析技术。的基本原理，以及它们的优点、缺点和应用。这项研究的重点是收集和分析近50年来有关纹理分析的研究，简要描述了不同的方法，并给出了应用实例。鉴于纹理分析应用广泛，本研究主要集中在生物医学图像分析领域，并整理了一份最新的生物组织和器官相关的疾病产生的纹理变化的列表，可用于查阅疾病的发病和进展。最后，总结了纹理分析方法作为疾病生物标记物的作用。本文发表在IEEE REVIEWS IN BIOMEDICAL ENGINEERING杂志。
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情，但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音，它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展，通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet，这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中，我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 傅立叶变换属于调和分析的内容。”分析”二字，可以解释为深入的研究。从字面上来看，”分析”二字，实际就是”条分缕析”而已。它通过对函数的”条分缕析”来达到对复杂函数的深入理解和研究。从哲学上看，”分析主义”和”还原主义”，就是要通过对事物内部适当的分析达到增进对其本质理解的目的。比如近代原子论试图把世界上所有物质的本源分析为原子，而原子不过数百种而已，相对物质世界的无限丰富，这种分析和分类无疑为认识事物的各种性质提供了很好的手段。 在数学领域，也是这样，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。”任意”的函数通过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合的形式，而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类，这一想法跟化学上的原子论想法何其相似！奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1. 傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2. 傅立叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似; 3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取; 4. 著名的卷积定理指出:傅立叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段; 5. 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。 傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效。适当的心理负荷量可以提高工作效率。但是，沉重的脑力劳动会降低人类的记忆力，反应能力和操作能力。由于某些职业的脑力劳动量很大，例如飞行员，士兵，机组人员和外科医生，沉重的脑力劳动会导致严重的后果。因此，心理负荷量评估仍然是一个重要的课题。 近年来，基于脑电图的脑力负荷评估取得了重要成就。但是，出色的结果通常集中于在同一天完成单一心理任务的单个被试。这些方法在实验室外的效果不佳。要达到好的效果，必须克服三个问题，即跨被试，跨日期和跨任务问题。所谓的跨任务问题就是算法可以在不同的实验范式中评估心理负荷量。跨任务的心理负荷量评估，难点在于找到可以推广到各种心理任务的高鲁棒性的EEG特征。特征集通常使用两种方法生成：手工设计特征和通过深度学习提取特征。 最常用的手工设计特征是从5个频段（δ[1-3 Hz]，θ[5-8 Hz]，α[9-12 Hz]，β[14-31 Hz]和γ[33-42 Hz]）和2个扩展频带（γ1 [33-57 Hz]和γ2 [63-99 Hz]）中提取的功率谱密度（PSD）特征。事件相关电位（ERP）和事件相关同步/去同步（ERS/ ERD）也广泛用于对EEG信号进行分类。 但是，这些手工设计的特征对于跨任务问题未取得可使用的结果。原因除了设计的特征不适合之外，各种任务下的心理负荷量级别的定义也可能导致误导分类结果，心理负荷量状况的标签可能被主观地和错误地定义。 近期，来自清华大学精密仪器系精密测量技术与仪器国家重点实验室的研究团队在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING杂志发表题目为《Learning Spatial–Spectral–Temporal EEG Features With Recurrent 3D Convolutional Neural Networks for Cross-Task Mental Workload Assessment》研究论文，其设计了两种不同类型的心理负荷量实验，通过行为数据验证了实验的有效性，并提出了一个基于深度循环神经网络（RNN）和3D卷积神经网络的级联网络结构（R3DCNN），以在没有先验知识的情况下学习跨任务的脑电特征。
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
Games101 Lecture5-6-7 在M(模型)V(视图)P(投影)变换之后，得到[−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3，接下来就是将其映射到屏幕空间上去。 M变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106880754 VP变换：https://blog.csdn.net/Enterprise_/article/details/106934622
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
为实现企业80%以上的生产数据进行智能转化，在烟草、造纸、能源、电力、机床、化肥等行业，赢得领袖企业青睐，助力企业构建AI赋能中心，实现智能化转型升级。“远舢文龙数据处理平台”以AI驱动，构建5G时代下企业数智基础，从根本上改变了数据采集、存储和使用的方式，是当下企业构建数字化与智能化能力的首选产品。“远舢知识图谱平台”，作为国内第一批落地应用的“知识图谱”，平均缩短智能化应用开发周期70%，延长企业分析决策应用生命周期150%。“远舢Hybrid Twin”构建面向未来智能工厂全场景的全息交互模式，实现物理空间与数字空间的混合孪生。为国产工业AI新锐，以远舢工业云平台为核心，以AI驱动的方式，打造一个用户可以自研APP的智能云平台，变革未来企业IT消费模式，输送企业转型升级动能，为企业创造可量化价值。我们在这领域展示出来的强大产品竞争力，以及公司团队深耕制造、脚踏实地、坚持打造极致产品的理念，持续提供增值服务，我们期待和坚信远舢公司能成为未来企业级人工智能领域的独角兽！ 本文为选择合适的webGl框架，为后续项目奠定基础；避免盲目选择框架，导致后续项目重构带来不必要的成本浪费。本文清楚的讲述了各个框架的特点，适用范围，优缺点以及相关网址范例；以便于后续更快速的开发，提高生产效率，最后进行总结。
机器之心报道 机器之心编辑部 你的人脸不会被恶意「盗刷」，也有小视科技 AI 算法的一份力。 对于很多人来说，刷脸解锁手机、进行快捷支付是每天必不可少的动作。不少银行和支付机构现在还开启了手机 APP 人脸识别认证，让以往需要前去营业网点才能申请的服务可被远程验证。但与此同时，利用图片、3D 模型等破解人脸识别的方法也越来越多，甚至还出现了 Deepfake 这种仿照他人人脸，生成特定视频的深度学习技术。 随着人脸识别破解技术的出现，人们对于活体检测需求逐渐增多，安全级别要求也愈发严格。当前，活体检测是人
本位转载自雷锋网Dude 在首届腾讯用户开放日上，腾讯音频实验室，带着三维虚拟听觉解决方案，向所有的C端用户亮相。 众所周知，好的内容不仅仅只是视觉上的冲击，更需要声色光电等支持。在电影行业有一句话，“没声音再好的戏也出不来”，这句话强调了声音对电影的重要性。对于VR内容，亦复如是。现阶段的VR内容，还停留在视频和视觉阶段，声音的缺位成为了行业的共同痛点。显然，三维虚拟听觉解决方案就是奔着解决痛点而来。 这次，三维虚拟听觉解决方案在用户开放日上的亮相，是腾讯音频实验室所交出的阶段性成绩单 。展区的现场是
自 11.0 以来的主要的新函数列表. ---- 机器学习 FeatureSpacePlot — 显示布局在特征空间的对象 FeatureNearest — 查找特征空间中最近的对象 序列学习 SequencePredict — 根据序列范例预测子序列元素 SequencePredictorFunction — 序列预测器的符号表示 行为学习 ActiveClassification — 通过主动探测一个系统学习分类器 ActivePrediction — 通过主动探测一个系统学习预测器 ActiveC
疫情期间，打破社交距离限制的交互模式被推向前台，为不少行业的传统交易提供了想象的空间。
随着泛在电力物联网的发展，越来越多的电力设备包括变压器，GIS，开关柜，高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
本文从绘图基础开始讲起，详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
(1) 内容以科普为主，技术细节为辅。因为本专栏是为了让更多的人能够看懂，完成对新奇技术的了解，我不会在这里讲述过多技术细节，细节可以通过其他专栏获得。
除了传统的街道图地图外，默认的一般都是街道图，还有卫星图、三维图等，其中又有叠加层，比如叠加路况图层和路网图层等，最近去了多家的地图官网看对应的api接口，总体上感觉现在都往2.5D或者3D这块发展，估计这也是未来的一个大趋势，记得有个长辈程序员，花了很多年专门研究opengl之类的玩意，将现有的电网系统换成了3D的，甚至取了个高大上的名字叫世界电网互联系统，直接可以旋转一个球体，查看各种电网路线等，而且现在的安防行业好像也在往3D方向发展，甚至和物联网结合，以3D的模式呈现一栋大楼或者一个小区的三维场景，报警点也是三维呈现，这个效果非常惊艳，一不小心就把大领导震撼了，然后经费就来了。
当我们使用ArcGIS JS API开发项目时，经常会用到地图测量控件，用于测量地图上两点之间的距离、一片区域的面积或周长等，但是ArcGIS JS API测量控件自带的默认样式是黄白相间的大粗线，这在用户看来是很不美观的，所以就需要我们对其进行一些样式优化。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
[题引]：君子性非异也，善假于物也。javascript本身不能绘制CAD图纸，但借助第三方库就可以绘制一些简单的二维图纸了。到被戏称为“全球最大的同性交友网站”（注：程序员之间认识先了解对方的代码，github为全球最大规模的代码托管站点，故被戏称为“全球最大的同性交友网站”）https://github.com/中搜索js-dxf，会有如下结果：
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
[题引]：CAD（计算机辅助制图）是随着计算机技术发展而来的新技术，用于精确绘制。图纸上承理论设计，下接生产制造，重要性不言而喻。当前CAD软件种类繁多，但动辄1G+的计算机空间。若绘制简单CAD图纸，显得“杀鸡焉用牛刀”，本小节介绍使用轻量级的javascript编程绘制简单的CAD图纸。
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记
互联网技术为交通行业的可视化带来了多样性的发展。从传统的二维平面变形图、二维SVG矢量图到如今的SVG三维矢量技术、BIM技术、GIS+BIM技术、 WebGL技术，甚至连AR、VR、MR等虚拟现实技术，也开始应用于交通领域的可视化发展方面。
图1：左边的傅里叶基(DFT矩阵)，其中每列或每行是基向量，重新整合成28×28(如右边所示)，即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示，本文采用的正是拉普拉斯基方法。
信号(singal)简介 我们在生活中经常遇到信号。比如说，股票的走势图，心跳的脉冲图等等。在通信领域，无论是的GPS、手机语音、收音机、互联网通信，我们发送和接收的都是信号。最近，深圳地铁通信系统疑
近日，工业和信息化部向中国移动、中国电信、中国联通、中国广电发布第五代移动通信技术(即“5G”)商用牌照，中国也由此正式进入5G商用元年。获得牌照后，运营商还需要采购设备、建设基站、网络搭建完成后再向下游提供服务、收取资费。业内普遍预计，5G大规模商用大概需要两年时间。
李飞飞、吴佳俊等人发布多感官物体数据集 OBJECTFOLDER 2.0。是否准备好从 ImageNet 时代走向 OBJECTFOLDER 时代？ 编译｜OGAI 编辑｜陈彩娴 近年来，以物体为中心的多传感器学习显示出了巨大的潜力。然而，以往的物体建模工作与现实的差距还很大。为此，李飞飞团队曾发布 OBJECTFOLDER 1.0 据集，包含 100 个具有视觉、听觉和触觉数据的虚拟物体。然而，该数据集的规模较小，多传感器数据的质量较低，让利用该数据集训练的模型不能很好地泛化到现实场景中。 在本文中，李
作者：Yi Ren、Yangjun Ruan、Xu Tan、Tao Qin、Sheng Zhao、Zhou Zhao、Tie-Yan Liu
数据猿导读 在微软加速器北京第九期团队中，扩博智能Clobotics不仅是有史以来最年轻的团队，其创始人还曾供职微软16年，担任过微软大中华区副总裁；CTO曾经是微软必应Entity Understa
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
随着小程序的出现，小游戏也越来越火。微信小游戏与小程序一样直接从微信进入使用，不需要下载非常方便。最近在学习视频上学习小游戏的开发，下面介绍的篮球小游戏是用unity、laya和微信开发者工具开发的。本次文章将分享关于该小游戏项目的创建。
前端动画一般在展示性网站、交互操作或者移动端活动页面使用比较多，可能对于大部分前端平时只会用 css 里的 transition 动画，其实前端动画还有很多实现方式，下面是常见的几种形式：
此示例说明如何使用阶次分析来分析振动信号。阶次分析用于量化转速随时间变化的旋转机械中的噪声或振动。阶次指的是参考转速的某个倍数的频率。例如，频率等于发动机旋转频率两倍的振动信号对应的是阶次 2，同样，频率等于发动机旋转频率 0.5 倍的振动信号对应的是阶次 0.5。此示例通过确定大振幅的阶次来调查直升机舱中不必要的振动的来源。
今天给大家介绍的是IBM研究团队发表在arxiv上的一项有关分子生成的研究。作者提出一种可以编码3D蛋白质-配体接触的图生成模型，该模型利用条件VAE从而可以预测在靶标结合口袋内的分子相互作用，从而实现特定活性的分子生成。实验结果表明，与基于配体2D生成方法相比，该方法生成的分子与多巴胺D2受体的结合口袋更契合。该研究展现了蛋白靶标的结构信息如何增强分子生成。
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
标题：Single-shot 3D shape measurement using an end-to-end stereo matching network for speckle projection profilometry
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
最近看了看threeJS的文档，对它初步有了一个新的认识。整理了上上面的图片，有需要的可以保存一下。
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