1和0组成的数组如何进行傅立叶变换_如何同时减去数组的[0]和[1]等等_使用另一个数组创建由1和0组成的数组 - 腾讯云开发者社区

) if n < 3: return [-1, -1] s = sum(arr) # arr 中 1的个数 if s % 3 !...= 0: return [-1, -1] # 1 的个数不能被3整除则无解 if s == 0 and len(arr) >= 3: return [0, 2] m...= 0: s1 += 1 if flag: ones1_left = i...# 最后一组末尾的0的个数 # print(right_side_zeros) if ones2_left < ones1_right + right_side_zeros...(a1): # a2 或 a3 的可能的最大长度不能小于a1的长度 return [-1,-1] a2 = arr[ones2_left: j]

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【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

题目描述：给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。两个相邻元素间的距离为 1 。...一、创建矩阵示例：创建一个根据行列，创建数组，并填入数字； let col = 3; //列数 let row = 3; //行数 let matrix = []; //创建一个数组存储空间 let...num = 1; //填入的值 for(let i=0;i<row;i++){ matrix[i] = []; //创建三维数组行空间 for(let j=0;j<col;j++){...0的值，保留为0的值 //实参替换形参中不为0的值，保留为0的值 var updateMatrix = function(matrix) { let row = matrix.length...; //获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0;

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2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRighti,表示当前点往右看的1的个数。另一个二维数组，记录dpToDowni,表示当前点往下看的1的个数。...1, 1, 0}, {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1, 0,...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

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2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。福大大答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N**2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N**4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...时间复杂度可以优化成O（1）。准备两个二维数组。一个二维数组，记录dpToRight[i][j],表示当前点往右看的1的个数。...另一个二维数组，记录dpToDown[i][j],表示当前点往下看的1的个数。将近一天的研究，以为时间复杂度可以优化成O（N**2），但实际上并不能，至少我目前没想出来。...1, 1, 1}, {1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1}, } largest1BorderedSquare1

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全面解析傅立叶变换（非常详细）

[]表示信号在每个时间点上的幅度值数组, 用大写X[]表示每种频率的副度值数组（即时间x–>频率X）, 因为有N/2+1种频率，所以该数组长度为N/2+1， X[]数组又分两种，一种是表示余弦波的不同频率幅度值...一、频域中关于频率的四种表示方法 1、序号表示方法，根据时域中信号的样本数取0 ~ N/2，用这种方法在程序中使用起来可以更直接地取得每种频率的幅度值，因为频率值跟数组的序号是一一对应的:...，为后来的应用铺平了道路，他对复数进行这样表示：复数由实数（real）和虚数(imaginary)两部分组成，虚数中的根号负1用i来表示（在这里我们用j来表示，因为i在电力学中表示电流的意思）。...对于上面的等式，我们要清楚如下几个方面（也是区别于实数DFT的地方）： 1、X[k]、x[n]都是复数，但x[n]的虚数部分都是由0组成的，实数部分表示原始信号； 2、k的取值范围是0 ~ N-1...，为了表达方便我们把N/2~N-1用-k来表示，这样在从0到N-1的求和过程中对于(1)和(2)式分别有N/2对的k和-k的和，对于（1）式有： Re X[k]

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使用傅里叶变换进行图像边缘检测

实际上，傅立叶变换可以揭示信号的重要特征，即其频率分量。例如下图，该图中有f（x）函数合成时的两个不同频率的原函数和对应的傅里叶变换结果F（x）。 ?...10; ＃信号2的频率 y = np.sin（2 * np.pi * ff1 * t）+ np.sin（3 * np.pi * ff2 * t）从图中可以看出，由于原始函数是由两个不同频率的输入函数组成的...这是对傅立叶变换的比较简单的解释。它是一个非常复杂但非常有用的功能，在数学，物理和计算机视觉中得到了广泛的应用。图像处理中的傅立叶变换现在我们知道了傅里叶变换对信号处理的作用。...换句话说，如果要在进行傅立叶变换后绘制图像，我们将看到的只是高频和低频的频谱图。高频偏向图像中心，而低频偏向周围。具体形式如下图所示。 ?...一旦我们可以提取图像中的边缘，就可以将该知识用于特征提取或模式检测。图像中的边缘通常由高频组成。因此，在对图像进行FFT（快速傅立叶变换）后，我们需要对FFT变换后的图像应用高通滤波器。

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使用傅里叶变换进行图像边缘检测

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PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。...因为快速傅立叶变换的算法复杂度比卷积低。直接卷积的复杂度为O（n²），因为我们将g中的每个元素传递给f中的每个元素。快速傅立叶变换可以在O（n log n）的时间内计算出来。...当输入数组很大时，它们比卷积要快得多。在这些情况下，我们可以使用卷积定理来计算频率空间中的卷积，然后执行傅立叶逆变换以返回到位置空间。当输入较小时（例如3x3卷积内核），直接卷积仍然更快。...我们希望原始内核位于填充数组的左侧，以便它与信号数组的开始对齐。 2 计算傅立叶变换这非常容易，因为在PyTorch中已经实现了N维FFT。...（我正在使用非常老的Macbook Pro进行测试。）对于1025的内核大小，傅立叶卷积似乎要快10倍以上。总结本片文章对傅立叶卷积提供了详尽的介绍。

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电机电磁力的两维傅立叶变换 Part2

“在对电机进行电磁力分析时，需要对其进行两维傅立叶变换，本文将通过动图及视频的方式解释两维傅立叶变换的目的及过程。...Part1部分：是对电机电磁力二维傅立叶变换的反操作，即各正弦(或余弦)信号的叠加。 Part2部分：主要介绍从最初的信号进行二维傅立叶变换的过程，即从信号中提取占主要成分的正弦(或余弦)信号。...提取其中的10Hz的电磁力(即: F1+F2) 进行展示，右下角蓝色曲线是最初信号在0度位置的力，橙色是提取10Hz信号0度位置的力。...视频4 06 — 电磁力傅立叶变换二：位置域视频4中黑点(▪️)组成的曲线并非纯正弦(或余弦)信号。那么我们就进行第二次傅立叶变换来提纯它。...视频5是对视频4中电磁力信号进行：横坐标是角度位置，纵坐标是力的傅立叶变换，并从中提取第一个纯正弦(或余弦)信号，即F1。

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2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最

2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最大子矩形，内部有多少个1。福大大答案2021-03-19：按行遍历二维数组，构造直方图。..., {1, 0, 1}, {1, 1, 1}, {1, 1, 1}} ret := maximalRectangle(matrix) fmt.Println...{ return 0 } N := len(height) stack := make([]int, N) si := -1 maxArea :=...0 if si == -1 { k = -1 } else { k = stack[si...= -1 { j := stack[si] si-- k := 0 if si == -1 { k = -1

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2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二进制值。...答案2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需要将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等。如果无法做到，则返回 [-1, -1]。...输入：由 0 和 1 组成的数组 arr，长度为 n（1 ≤ n ≤ 3×10^4），且只包含数字 0 和 1。...[1, 5]); ``` 总结和展望：本文介绍了一种简单的算法，可以解决给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等的问题。...在实现代码时，需要注意代码的可读性、正确性和效率，并进行充分的测试和验证。同时，也需要不断学习和探索新的算法思路，以提高自己的编程能力和解决问题的能力。

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【数字图像】数字图像傅立叶变换的奇妙之旅

熟悉FFT算法原理和应用子程序：目标是熟悉快速傅立叶变换算法的原理，并了解如何有效地应用FFT子程序，以提高对傅立叶变换的实际操作能力。...3.3 矩阵形式的傅立叶变换的算法如下：数字图像F的傅立叶正变换：数字图像F的傅立叶反变换：变换矩阵：四、实验内容与思考 4.1 傅立叶变换对原图像进行傅立叶变换，实验结果如图1：图1 分析...我将对每个部分进行详细分析： 1.傅立叶变换Matlab图像的DFT：通过load命令加载名为"imdemos"的MATLAB工具箱中的图像"saturn2"。...频率和变换率直接相关，可以将傅立叶变换的频率与图像中的强度变换模式联系起来。变化最慢的频率成分 (u = v = 0) 对应一幅图像的平均灰度级。...这些亮点提供了有关图像平均亮度和低频分量信息的线索，对于遥感图像的分析和处理具有一定的意义。（二）如何在遥感数字地图（或普通景物的数字图像）的频谱图上识别地物（或类别）的延伸方向？

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OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

作者：磐怼怼转自：深度学习与计算机视觉未经允许不得二次转载目标在本节中，我们将学习使用OpenCV查找图像的傅立叶变换利用Numpy中可用的FFT函数 傅立叶变换的某些应用程序我们将看到以下函数...（一些链接已添加到“其他资源”，其中通过示例直观地说明了频率变换）。现在，我们将看到如何找到傅立叶变换。 Numpy中的傅里叶变换首先，我们将看到如何使用Numpy查找傅立叶变换。...因此，您发现了频率变换现在，您可以在频域中进行一些操作，例如高通滤波和重建图像，即找到逆DFT。为此，您只需用尺寸为60x60的矩形窗口遮罩即可消除低频。...这就是我们在“图像渐变”一章中看到的。这也表明大多数图像数据都存在于频谱的低频区域。无论如何，我们已经看到了如何在Numpy中找到DFT，IDFT等。现在，让我们看看如何在OpenCV中进行操作。...DFT的性能优化对于某些数组尺寸，DFT的计算性能较好。当数组大小为2的幂时，速度最快。对于大小为2、3和5的乘积的数组，也可以非常有效地进行处理。

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C# 实现 FFT 正反变换和频域滤波

FFT正反变换算法和频域滤波算法，另外由于一般如果是对实数进行FFT的话，要将FFT得到的复数数组转为实数数组，下面类中的Cmp2Mdl方法的作用就是这个。...频域滤波的基本原理是： 1、对输入序列进行FFT 2、得到的频谱乘以一个权函数（滤波器，系统的传递函数） 3、得到的结果进行IFFT 4、如果是实数运算的话用Cmp2Mdl方法转为实数代码如下...=正变换，true=反变换 /// 傅立叶变换或反变换后的序列 public static Complex[] FFT(double[] input.../// 傅立叶变换或反变换，递归实现多级蝶形运算 /// 作为反变换输出需要再除以序列的长度 /// ！...false=正变换，true=反变换 /// 傅立叶变换或反变换后的序列 private static Complex[] FFT(Complex

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在一个由 ‘0‘ 和 ‘1‘ 组成的二维矩

在一个由 '0' 和 '1' 组成的二维矩阵内，找到只包含 '1' 的最大正方形，并返回其面积。力扣221。答案2021-12-12：动态规划。dpi是正方形右下角的点，值是边长。...代码如下： package main import "fmt" func main() { m := [][]byte{ {1, 1, 1, 0}, {1,...} N := len(m) M := len(m[0]) dp := make([][]int, N+1) for i := 0; i < N+1; i++ {...dp[i] = make([]int, M+1) } max := 0 for i := 0; i < N; i++ { if m[i][0]...if m[0][j] == 1 { dp[0][j] = 1 max = 1 } } for i := 1; i < N;

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NumPy 基础知识：6~10

然后，我们将time数组乘以2π并将其频率设为 1Hz 传递给numpy.sin()方法，以创建正弦波（x）。然后将傅立叶变换应用于x并将其保存到y。...接下来，我们将尝试计算多频正弦波并对其傅里叶变换进行计算。在此之后，我们可能对傅立叶变换有了更清晰的了解。...我们在 2 秒左右的时间内占用了 40 个元素来模拟脉冲：20 个元素从 0 增加到 1，另一半从 1 减少到 0。我们将一个脉冲信号传递给傅里叶变换，并使用show()进行视觉比较。...：看完这些示例之后，我们知道如何在 NumPy（简称为numpy.fft.fft()）中使用傅立叶变换-并且对傅立叶变换的外观有了一些了解。...已使用傅立叶变换对图像进行插值。总结在本章中，我们介绍了一维和多维傅立叶变换的用法以及它们在信号处理中的应用方式。

2.3K1 0

一文读懂傅立叶变换处理图像的原理

如何提高图像的分辨率或降低图像的噪声一直是人们热门话题。傅里叶变换可以帮助我们解决这个问题。我们可以使用傅立叶变换将灰度像素模式的图像信息转换成频域并做进一步的处理。...今天，我将讨论在数字图像处理中，如何使用快速傅立叶变换，以及在Python中如何实现它。操作流程如下 (从左到右): ? 图（b） 1....这意味着我们应该实现离散傅立叶变换（DFT）而不是傅立叶变换。然而，离散傅立叶变换（DFT）常常太慢而不实用，这就是我选择快速傅立叶变换（FFT）进行数字图像处理的原因。...第一步：计算二维快速傅里叶变换。快速傅立叶变换（FFT）处理的结果是一个很难直接可视化的复数数组。因此，我们必须把它转换成二维空间。...将零频域部分移回原位置步骤4：与步骤1相反。计算二维快速傅里叶逆变换。步骤3和步骤4的过程是将频谱信息转换回灰度图像。它可以通过应用逆向移位和快速傅立叶变换（FFT）的逆运算来实现。

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快手3面：说说傅里叶变换、拉普拉斯变换为什么要变换，它们之间的联系是什么！

而傅立叶变换和拉普拉斯变换的本质都是对连续或有限个第一类间断点函数的一种积分变换，那么什么是积分变换呢？什么是积分变换？...更正式的说法是，它能将任何周期性函数或周期性信号分解成一个（可能由无穷个频率分量组成的）简单振荡函数的集合，即正弦函数和余弦函数（或者，等价地使用复指数），从数学的定义来看： [bbb904a1c473486783126fc3da68b7b3...傅立叶变换公式，从理解的角度，可以看成无限多无穷小的能量之和，而傅立叶级数也是各谐波分量的加和，所不同的是，前者相对于频率变量是连续的，而后者相对于频率则是离散的！...相当于只取虚部，实部为0. 傅立叶变换是从原维度变换为频率维度，对于信号处理而言相当于将时域信号变换为频域进行分析，为信号处理提供了强大的数学理论基础及工具。...对于连续信号进行抽样变换就得到了原函数的离散序列： [501dfde5f37a43c6b9a1f4c38c8a1170?

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【GCN】万字长文带你入门 GCN

其实我们刚刚说的就是一种变换：「将图上的节点变换到坐标系中」。 2.2.2 Fourier Series 傅立叶变换分为傅立叶级数和连续傅立叶变换，我们先说傅立叶级数。...简单介绍下傅立叶变换的应用吧，省得看了那么多不知道他能干什么。一个很经典的例子就是：分离、降噪。如果男生和女生一起说话，该如何分离出两者的声音呢？...答案就是对这一段声音（时域）做傅立叶变换转换到频率，而男女生的声音频率不同，在频域中，低频为男生，中频为女生，高频可能为噪音，我们可以根据需要去除中频和高频的信号，并将其进行逆变换，这样便分离出了男生的声音...再以二维空间为例子：看到上面可能大家会很可能很陌生，但是这个就是图像中的拉普拉斯卷积核：此时共有 4 个自由度 (1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)，当然如果对角线后其自由度可以为...对于一个长度为 n 的序列，按照卷积的定义来计算则需要做 2n-1 组对位乘法，即时间复杂度为；而利用傅立叶变换后，只需要计算一组对位乘法，而且离散傅立叶变换有快速的算法（快速傅立叶变换），所以总的计算复杂度为

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【GCN】万字长文带你入门 GCN

其实我们刚刚说的就是一种变换：「将图上的节点变换到坐标系中」。 2.2.2 Fourier Series 傅立叶变换分为傅立叶级数和连续傅立叶变换，我们先说傅立叶级数。...简单介绍下傅立叶变换的应用吧，省得看了那么多不知道他能干什么。一个很经典的例子就是：分离、降噪。如果男生和女生一起说话，该如何分离出两者的声音呢？...答案就是对这一段声音（时域）做傅立叶变换转换到频率，而男女生的声音频率不同，在频域中，低频为男生，中频为女生，高频可能为噪音，我们可以根据需要去除中频和高频的信号，并将其进行逆变换，这样便分离出了男生的声音...此时共有 4 个自由度 (1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)，当然如果对角线后其自由度可以为 8。对此我们可以进行归纳：「拉普拉斯算子是所有自由度上进行微小变化后所获得的增益」。...对于一个长度为 n 的序列，按照卷积的定义来计算则需要做 2n-1 组对位乘法，即时间复杂度为；而利用傅立叶变换后，只需要计算一组对位乘法，而且离散傅立叶变换有快速的算法（快速傅立叶变换），所以总的计算复杂度为

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Leetcode 题目927-三等分0和1组成的数组

【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

全面解析傅立叶变换（非常详细）

使用傅里叶变换进行图像边缘检测

使用傅里叶变换进行图像边缘检测

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

电机电磁力的两维傅立叶变换 Part2

2021-03-19：给定一个二维数组matrix，其中的值不是0就是1，返回全部由1组成的最

2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分，使得所有这些部分表示相同的二

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