DTFT和DFT有何区别？一文为你讲解清楚
很多人在开始学习数字信号处理的时候，对于各种傅里叶变换特别是离散傅里叶变化的概念及作用完全不清楚，IC修真院在网上整理了关于DTFT、DFT的各知识点。下面就来了解一下关于DTFT和DFT的区别吧。
联邦学习攻击与防御综述
联邦学习攻击与防御综述吴建汉1,2,司世景1,王健宗1,肖京11.平安科技（深圳）有限公司，广东深圳5180632.中国科学技术大学，安徽合肥230026摘要：随着机器学习技术的广泛应用，数据安全问题时有发生，人们对数据隐私保护的需求日渐显现，这无疑降低了不同实体间共享数据的可能性，导致数据难以共享
移动通信（16）信号检测
常见的信号检测算法一般包括以下几类检测算法：最优、线性和非线性。最优检测算法：最大似然算法线性检测算法：迫零检测算法和最小均方误差检测算法非线性检测算法：串行干扰消除检测算法球形译码检测算法属于一种次优检测算法（运算量远小于最大似然检测算法）作为一种性能接近ML的次优算法，球形译码（SD）可以大大降
智能计算之遗传算法(GA)介绍
1. 简介2. GA思想来源及建立过程3. 研究发展4. GA的基本结构5. GA的实现流程(1) 染色体编编辑(2) 群体的初始化(3) 适应值评价(4) 选择算子(父体选择)(5) 交配算子(杂交算子)(6) 变异算子(7) 算法流程6. 实例举例7.遗传算法的改进(1) 算子的选择(2) 参
[数据结构] python 队列解决迷宫问题
例：给一个二维列表（如图所示），表示迷宫（0表示通道，1表示围墙）。给出算法，求一条走出迷宫的路径。队列——广度优先搜索思路：使用队列存储当前正在考虑的节点。从一个节点开始，寻找所有接下来能继续走的点，继续不断寻找直到找到出口。写代码时分别要考虑以下问题：1. 当前所在节点四个方向分别为 x+1,y
Java、python实现啊哈算法 —— chapter3 火柴棍等式
逻辑书上写的已经很清楚了，但是书上的代码里有一点错误，最大能取到的数字是‘11111’ 而不是‘1111’，好了，下面上代码：python：def fun(x): #初始化一个方法用来查看某个搭建某个数字需要多少根火柴棍 num = 0 #初始化一个变量存储数字x需要的总的火柴根数 f
CVPR2022：使用完全交叉Transformer的小样本目标检测
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_
基于Matlab人脸识别(PCA算法)
摘要 随着科技的发展，人类社会的进步，传统身份识别由于容易遗失，容易被破解已不能起到身份识别作用。人们需要更加安全可靠的身份识别技术。而生物特征的独一无二，不易丢失和被复制的特性很好满足了身份识别的需要。同时随着计算机科学技术和生物医学的发展使得利用生物特征识别成为了可能。在生物特征识别领域
智能驾驶ADAS算法设计及Prescan仿真(1): 前向碰撞预警FCW算法设计与simulink仿真
本系列文章将对智能驾驶ADAS算法进行完整的介绍，并在simulink中搭建算法模型，并在Prescan中搭建场景并且与simulink联合仿真对ADAS算法进行验证。留出需要prescan输入的接口switchon、targetid、egov、relrance、relspeed。1、prescan
深度强化学习-DQN算法原理与代码
DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法，在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准，本文就带领大家了解一下这个算法，论文的链接见下方。论文：https://www.nature.com/articles/nature14236.pdf代码：后续会将代码上传到Github上
拉格朗日乘子法
是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有 ddd 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转化为具有 d+kd + kd+k 个变量的无约束优化问题求解。假如有方程 x2y=3x^2y=3x2y=3，它的图像如下(左一)所示。现在我们想求其上点与原点的最短距离(中图)
BEV视觉3D感知算法梳理
这部分的实现逻辑与传统的Transformer的Decoder的逻辑类似，利用Cross-Attention模块将生成的3D空间下的Object Query和具有3D空间位置的语义特征进行交互，得到Output Embedding，然后利用FFN网络充当3D检测头实现最终的3D检测结果。
MFCC语音特征值提取算法
MFCC意为梅尔频率倒谱系数，顾名思义，MFCC语音特征提取包含两个关键步骤；将语音信号转化为梅尔频率，然后进行倒谱分析。梅尔频谱是一个可用来代表短期音频的频谱，梅尔刻度（Mel Scale）则是一种基于人耳对等距的音高变化的感官判断而确定的非线性频率刻度。梅尔频率和正常的频率f之间的关系：当梅尔刻
2022图像去雨综述研读——单幅图像去雨数据集和深度学习算法的联合评估与展望
数据集的质量依据数据集构建方式分类：基于背景雨层简单加和背景雨层复杂融合GAN数据驱动合成的数据集半自动化采集的真实数据集图像去雨方法依据任务场景单任务——雨滴、雨纹、雨雾和暴雨的去除联合任务——雨滴和雨纹、所有噪声去除依据采取的学习机制和网络设计CNN结构多分支组合GAN的生成结构循环和多阶段结构
OpenGL相机自由移动旋转缩放，四元数,欧拉角，LookAt
当我们讨论摄像机/观察空间(Camera/View Space)的时候，是我们在讨论以摄像机的透视图作为场景原点时场景中所有可见顶点坐标。观察矩阵把所有的世界坐标变换到观察坐标，这些新坐标是相对于摄像机的位置和方向的。定义一个摄像机，我们需要一个摄像机在世界空间中的位置、观察的方向、一个指向它的右侧
分词工具使用系列——sentencepiece使用
分词的目的就是找到构成句子的基本单位，然后模型学习这些基本单位组合的概率情况，完成语言模型的构建。使用分词算法（前向后向匹配，单个词划分，字母划分，语言模型划分）构建分词后的字典根据字典的分词排序对完整句子做分词，实现句子到分词ID的双向转换分词算法有word-based: 使用空格，标点进行分割(
详解 6 大主流深度学习框架
导读：近几年，随着深度学习的爆炸式发展，相关理论和基础架构得到了很大突破，它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台，本文将对这些平台进行简要介绍。作者：涂铭 金...
python练习题（基础篇1）
本博文源于《程序设计竞赛入门》，旨在讲述第一章的题目,分别由选择题和编程题两部分组成，还是比较简单
局部规划算法：DWA算法原理
DWA算法（dynamicwindowapproach）是移动机器人在运动模型下推算（v,w）对应的轨迹，确定速度采样空间或者说是动态窗口（三种限制）；在速度空间（v,w）中采样多组速度，并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹，通过一个评价函数对这些轨迹打分，选取最优的轨迹来驱动机器人运动。...
使用python进行傅里叶FFT 频谱分析
目录一、一些关键概念的引入1.1.离散傅里叶变换（DFT）1.2快速傅里叶变换（FFT）1.3.采样频率以及采样定率1.4.如何理解采样定理二、使用scipy包实现快速傅里叶变换2.1.产生原始信号——原始信号是三个正弦波的叠加2.2.快速傅里叶变换2.3.FFT的原始频谱2.4.将振幅谱进行归一化
