我一直在遵循一个例子(),用来对一个图像和一个内核做卷积,两者都是二维数组。在我的用例中,我想用两个一维数组做fftconvolve,以寻找可能的匹配和延迟。我曾尝试将该示例转换为1D,但收到了一些Invalid type combination错误。对于通过numbapro使用CUDA的一维数组fftconvolve,有没有更好的例子可以效仿?谢谢
所以我写了这个:
function y = convolution(u,v)
[m,n] = size(u);
[w,z] = size(v);
y = zeros(m-w+1,n-z+1);
for i = 1:m-w+1
for j = 1:n-z+1
y(i,j) = sum(sum(u(i:i+w-1,j:j+z-1).*v));
end
end
end
然后,我将其与matlab中的conv2()进行了比较,结果如下:
function timedConv
a = im2double(rgb2gray(imread(
我正在尝试扩展fft代码,它可以很好地用于python中的一维图像数组。实际上,我知道问题出在扩展的逻辑上。我对FFT了解不多,我必须提交图像处理作业。我将对任何提示或解决方案表示感谢。
这是代码,实际上,我正在尝试用python为FFT创建一个模块,在rosetta code网站的帮助下,它已经在1D上工作得很好了。
from cmath import exp, pi
from math import log, ceil
def fft(f):
N = len(f)
if N <= 1: return f
even = fft(f[0::2])
odd
我正在寻找一个Python包来执行一个有效的常量Q变换(即使用快速傅立叶变换来加速过程)。我找到了一个名为CQ-NSGT/sliCQ Toolbox的工具箱,但我得到了以下错误:
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\__init__.py", line 37, in <module>
File "build\bdist.win32\egg\nsgt\audio.py", line 7, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\scikits\au
原始数据在上。它是两列数据,t和x。我做了以下离散fft变换。我不太明白主峰(尖峰)的高度比侧峰低,第二次子图显示,尖峰(最接近2.0)确实是主频。代码和数字如下:
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft,fftfreq
freqUnit=0.012/(2*np.pi)
data = np.loadtxt(fname='data.txt')
t = data[:,0]
x = data[:,1]
n=len(t)
d=t[1]-t[