关于代码的引见可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569，代码基于Win10+Python3.7环境，对采集的图片进行了图像平滑，基于OTSU阈值的肤色分割，基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作，最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程，对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子，并分别进行了归一化处理。
用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了简易界面。
用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了简易界面。
2022/9/28 3:55:24
142.52MB
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本书以并行计算为主题，主要讨论并行计算的硬件基础——当代并行计算机系统及其结构模型，并行计算的核心内容——并行算法设计与并行数值算法以及并行计算的软件支持——并行程序的设计原理与方法。
本书强调融并行机结构、并行算法和并行编程为一体，着重讨论并行算法的设计方法和并行数值计算算法，力图反映本学科的最新成就和发展趋势。
? 全书共十五章，分为四篇：第一篇包括并行计算机的系统结构模型，当代对称多处理机、大规模并行处理机、机群系统和并行计算的功能评测；
第二篇包括并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程；
第三篇包括矩阵运算、稠密与稀疏线性方程组的求解和快速傅里叶变换；
第四篇包括并行程序设计基础、共享存储与分布存储系统 并行编程以及并行程序设计环境与工具。
本书强调融并行机结构、并行算法和并行编程为一体，着重讨论并行算法的设计方法和并行数值计算算法，力图反映本学科的最新成就和发展趋势。
? 全书共十五章，分为四篇：第一篇包括并行计算机的系统结构模型，当代对称多处理机、大规模并行处理机、机群系统和并行计算的功能评测；
第二篇包括并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程；
第三篇包括矩阵运算、稠密与稀疏线性方程组的求解和快速傅里叶变换；
第四篇包括并行程序设计基础、共享存储与分布存储系统 并行编程以及并行程序设计环境与工具。
2019/2/6 20:14:20
3.63MB
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FourierTransform–SignalProcessing（傅里叶变更-信号处理）
2019/2/6 20:13:20
50.2MB
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高清版普林斯顿分析讲义，是普林斯顿大学的经典数学课程，次要设计实分析、复分析以及傅里叶分析。
是英文原版
是英文原版
2016/8/27 20:32:12
5.48MB
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利用号码双频表，利用傅里叶变换，实现由电话按键音，识别电话号码功能。
需要本人录一段电话按键音。
运行mainprocess自动输出识别号码。
(Dual-usetablenumbers,Fouriertransform,achievedbytouch-tonetelephone,phonenumberidentificationfunction.Itneedsitsownrecordatouch-tonephone.Mainprocessrunautomaticallyoutputidentificationnumber.)
需要本人录一段电话按键音。
运行mainprocess自动输出识别号码。
(Dual-usetablenumbers,Fouriertransform,achievedbytouch-tonetelephone,phonenumberidentificationfunction.Itneedsitsownrecordatouch-tonephone.Mainprocessrunautomaticallyoutputidentificationnumber.)
2016/8/25 18:08:05
23KB
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StanfordEE261,FourierTransformanditsapplications.讲解非常好，基本每一步都在进行数学推导。
同时给出热力学，光学，成像的具体使用实例。
最近才的部分也包含在对一维到多维傅里叶变换的使用。
无信号与系统基础的话，也可在这本书中找到对于线性系统的讲述。
同时给出热力学，光学，成像的具体使用实例。
最近才的部分也包含在对一维到多维傅里叶变换的使用。
无信号与系统基础的话，也可在这本书中找到对于线性系统的讲述。
2016/6/12 18:48:51
30.06MB
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Hilbert-Huang变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法，它是由美籍华人Huang以及他的同事在1998年提出的，从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理，得到信号的时间-频率-能量特征。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
HHT是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。
HHT是分EMD和Hilbert变换两步来实现的，首先对非线性、非平稳信号进行EMD分解，逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势，这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF)，接着对每个IMF分量进行Hilbert变换。
对于EMD分解得到的每个分量都有着不同的频率成分，通过对各分量的Hilbert变换能够得到具有物理意义的瞬时属性参数。
Hilbert谱表示的是信号幅值在整个频率段上随时间和频率的变化规律，Hilbert边际谱表示信号幅值在整个频率段上随频率的变化情况，它相当于傅里叶谱，但比傅里叶谱具有更高的频率分辨率。
Hilbert边际谱是通过对Hilbert谱积分得到的。
2020/8/12 19:37:27
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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