气动声学在很多工业领域中倍受关注，模仿起来却相当困难，如今，使用FLUENT可以有多种方法计算由非稳态压力脉动引起的噪音，瞬态大涡模仿（LES）预测的表面压力可以使用FLUENT内嵌的快速傅立叶变换（FFT）工具转换成频谱。

cwt原始码MATLAB用Python进行同步压缩同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。
特征连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩小波可视化和测试套件广义摩尔斯小波岭提取Python1中最快的小波变换，击败了MATLAB1：随时打开问题显示否则安装pipinstallssqueezepy。
或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）：pipinstallgit+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepyGPU和CPU加速默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL']='0'禁用）。
需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU']='1'启用）。
pyfftw支持最大的CPUFFT速度（可选）。
看。
基准测试。
转换使用padding，float32精度（支持float64）和输出外形(300,len(x))，平

VC开发的关于图像处理之傅里叶变换，运转环境VC++6.0

我们的一次课程设计，用matlab实现。
在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求先生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析

ML算法：线性回归逻辑回归朴素贝叶斯知识网络K均值决策树随机森林支持向量机ANN....等排序算法：快速排序气泡排序合并排序插入排序...等数据结构和算法：Queue列二叉树链表跳过清单BFS，DFS....等DSP和多媒体技术：快速傅立叶变换小波哈夫曼...等

设计要求1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的功能指标；
给定滤波器的功能指标如下：（1）低通滤波器的功能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB，（2）高通滤波器的功能指标：fb=5000Hz,fc=4800Hz,As=100dB,Ap=1dB，（3）带通滤波器的功能指标：fb1=1200Hz,fb2=3000Hz,fc1=1000Hz,fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB，采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应。
4、用滤波器对信号进行滤波，然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化；
6、设计系统界面，为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以实现上述要求中的包括采集、分析、滤波等全部内容，并能够选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应等。

Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。

Visualc++数字图像处理典型算法及实例源代码，内容包括：源码目录结构图、256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、用Canny算子提取边缘、直方图均衡、团圆余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑等。

斯托克韦尔通过Stockwell变换进行时频分析的Python软件包。
基于原始代码。
安装C编译器该Python软件包的一部分是用C编写的，因而您将需要C编译器。
在Linux（Debian或Ubuntu）上，安装build-essential软件包：sudoaptinstallbuild-essential在macOS上，安装XCode命令行工具：xcode-select--install在Windows上，安装。
快速傅立叶变换确保已安装。
如果您使用Anaconda（Linux，macOS，Windows）：condainstallfftw如果您使用自制软件（macOS）brewinstallfftw如果您使用apt（Debian或Ubuntu）sudoaptinstalllibfftw3-dev安装

正交频分复用（OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）技术可以出色的对抗抗多径衰落、消除码间干扰且具有极高的频谱利用率。
此外它还采用了快速傅立叶变换，大大降低了收发机的实现复杂度，因此被广泛地应用于HDSL、ADSL、DAB、HDTV、WLAN等领域中。
但是，目前OFDM技术还有很多关键问题没有得到有效解决，如对频偏敏感、高峰均功率比问题等，这些都限制了OFDM技术的近一步广泛应用。
本论文主要围绕自适应压扩法降低峰均功率比问题展开论述，并利用matlab软件完成了仿真。
主要做了以下工作：论文首先回顾OFDM发展历程，说明了该技术的优缺点，讲解了OFDM技术原理，介绍了OFDM信号的产生过程，并对OFDM信号的收发机制进行了仿真。
接着，给出峰均功率比的定义和分布，分析了产生高峰均值的原因，简要地介绍了其它预畸变方法，如限幅法，峰值加窗，传统的压扩技术。
最后，分析自适应压扩法降低PAPR的功能，并用matlab完成相关仿真。

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。