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摘要： 1. 傅里叶变换的缺点 傅里叶变换的公式为 从公式中可以看出，傅里叶变换对信号在整个时域做了积分处理，因此其结果对时域信号在整个时间轴上进行了信息平均。这对于平稳信号来说是可行的，然而对于在时间上具有显著变化的非平稳信号来说，这样的做法显然不能满足我们对信号进行精确分析的要求。我们希望将信号分解到不 阅读全文

摘要： 本文摘自： 郭岩, 罗珞珈, 汪洋, 付琨. 一种基于DTW改进的轨迹相似度算法[J]. 国外电子测量技术, 2016, 35(009):66-71. 轨迹数据 基于欧氏距离的相似度算法 基于时间动态规整(Dynamic Time Wraping, DTW)的相似度算法 此外，博客算法笔记-DTW动 阅读全文

摘要： 首先需明白傅里叶变换和小波变换的关系，可参考 如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？。 MOOC课程 遥感数字图像处理课程第四章 中有一些关于小波变换的介绍，下面是其课件： 阅读全文

摘要： 本文摘自Digital Image Processing chapter 3.4 and 4.2，third eidtion, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 阅读全文

摘要： 1. 通俗理解傅里叶变换 可参考： [1] 傅里叶分析之掐死教程 （图片摘自傅里叶分析之掐死教程） 2. 通俗理解数字图像傅里叶变换 傅里叶定理指出，任何信号都可以表示成一系列正弦信号的叠加。在一维领域，信号是一维正弦波的叠加，那么在二维领域，就是无数二维平面波的叠加。比如一帧图像，不同点处的灰度值 阅读全文

摘要： bitshift(A, k)函数：先把A变成二进制数，然后把这个二进制数向左移动k位（如果k是负数，表示向右移动k位），再把得到的二进制数所对应的十进制数返回出来。比如，3的二进制是11，向左移一位是110，十进制就是6；向左移两位是1100，十进制就是12，如下图所示： 又例如： for k = 阅读全文

摘要： 内容介绍可参考： LBP笔记（Local Binary Pattern） 人脸识别之LBP (Local Binary Pattern) 程序可参考： lbp的matlab实现 阅读全文

摘要： markdown中使用链接的语法是 [名称](网址) 例如： [百度](https://www.baidu.com/) 我们也可以用这个方法来到达文件本身的任何一级标题，例如 [go to chapter 1](#Chapter 1 Introduction) 其中，#号不能漏了。 按住Ctrl键( 阅读全文

摘要： Typora如何插入mermaid流程图 Mermaid Typora与CSDN的Markdown的mermaid流程图 阅读全文

摘要： matplotlib设置坐标轴 阅读全文