一、FFT点数N选择不合理有什么影响？1.N过小 栅栏效应，即频域频率分辨率不够，无法区分出某些频率成分。详见：【20211217】【信号处理】从Matlab仿真角度理解栅栏效应2.N过大（1）增加了额外的计算量；（2）频谱不对。二、如何选取FFT点数N？ 取决于要求的频率分辨率F。 频率分辨率F的定义：能够用FFT算法分析得到的最靠近的两个信号频率的频率间隔。 FFT点数和频率分辨率的关系：N≥fs/F，其中fs为采样频率，由于FFT一般要求N是2的整数幂，所以要把N扩大到最接近的2的整数幂。 N越大，F越高，但N并不是越大越好。
一、FFT点数N选择不合理有什么影响？1.N过小 栅栏效应，即频域频率分辨率不够，无法区分出某些频率成分。详见：【20211217】【信号处理】从Matlab仿真角度理解栅栏效应2.N过大（1）增加了额外的计算量；（2）频谱不对。二、如何选取FFT点数N？ 取决于要求的频率分辨率F。 频率分辨率F的定义：能够用FFT算法分析得到的最靠近的两个信号频率的频率间隔。 FFT点数和频率分辨率的关系：N≥fs/F，其中fs为采样频率，由于FFT一般要求N是2的整数幂，所以要把N扩大到最接近的2的整数幂。 N越大，F越高，但N并不是越大越好。
📷10.1图1.图的定义2.有限图和无限图3.多重边、多重图4.简单图和伪图5.有向图、无向图、混合图5.1简单有向图5.2多重有向边→有向多重图表1图术语图是一种非线性的数据结构，也是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构根据图中的边是否有方向、相同顶点对之间是否可以有多条边相连以及是否允许存在自环，图可以分为多种不同的类型。通过运用各种图模型，图可以用来建模应用问题本章将介绍图论的基本概念，还将给出许多不同的图模型。为了求解能够用图研究的多种问题，我们将介绍许多不同的图的算法，还将研究这些算法的复杂度。1.图的定义图G=(V,E)由顶点（或结点）的非空集V和边集E构成，每条边有一个或两个顶点与
我正在做一个Angular2HTTP获取请求，作为回报，我得到了Observable我想将此可观察到的发射变成多个发射。因此，假设服务器返回的消息阵列带有长度3。我想在我的订阅调用中获取3个通知（在数组中的每个值）中，而不是与数组接听一个调用。例如：['Hello'，'Hey'，'Howdy']-＆GT;“你好”，'嘿'，'howdy'我找到了一个操作员，可以改变数组（可观察到），但是，该操作员将其视为一个阵列，而不是可观察的。看答案尝试这个：Observable.from(yourRequest()).flatMap(msgList=>Observable.from(msgList)).su
GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格式，如常见的TIFF、ENVI、HFA、HDF4等。因为遥感影像大部分都是栅格数据，所以GDAL库非常适合处理遥感影像、如光谱指数计算、波段合成、批量下载、栅格转面等。 本次介绍如何通过遥感影像的仿射地理变换参数将像素坐标转为地理/投影坐标，在ENVI或者ArcGIS
图的基本概念1图1.1图的定义定义1：一个无向图G是一个有序的二元组，其中（1）V是一个非空有穷集，称为顶点集，其元素称为顶点或结点。（2）E是无序积V&V的有穷多重子集，称为边集，其元素称为无向边，简称边。定义2：一个有向图D是一个有序的二元组，其中（1）V是一个非空有穷集，称为顶点集，其元素称为顶点或结点。（2）E是笛卡尔积VXV的有穷多重子集，称为边集，其元素称为有向边，简称边。在图G中,如果每条边都是有向边,该图称为有向图(DirectedGraph)若每条边都是无向边,该图G称为无向图(UndirectedGraph)如果有些边是有向边,另一些边是无向边,图G称为混合图(MixedG
本博文源于上课所学的《离散数学》(屈婉玲)版本，上课的时候老师特意给我们留时间去证明树中顶点和边的关系，而在课后习题中也对这个定理进行了考察。因此本博文就以课上的定理去解决这两种问题：已知顶点求有几片树叶或者已知树叶求几个顶点。博文目录如下：问题再现；问题理解及列式解决一、问题再现1、设无向树T有3个3度，2个2度顶点，其余顶点都是树叶，问T有几片树叶?问题理解：见下方针对问题1处2.设无向树T有7片树叶，其余顶点的度数均为3，求T中3度顶点数问题理解:：见下方针对问题2处二、问题理解针对问题1设有X片树叶。根据握手定理：度数之和=边的两倍再根据树的许多等价定义：边的个数=树顶点-1因此33+
阶原根离散对数阶定义\(a\modp\)的阶是\(a^e\equiv1\pmodp\)的最小指数\(e\)符号语言:\(\delta_p(a)\)代表\(a\)在\(\modp\)的意义下的最小指数\(e\)使\(a^e\equiv1\pmodp\)根据这个表格，我们可以举出一些例子\[\delta_5(1)=1~~~\delta_7(4)=3~~~\delta_{11}(9)=5\]原根定义\[a^{q}\not\equiv1\pmodm~~~~~~~~~q,a\in[1,\varphi(m))\cupZ\]满足上述则\(a\)是\(\modm\)意义下的原根最小原根\(g\)我们枚举，如果
实验题目：可简单图化、连通图、欧拉图和哈密顿图的判断实验目的：掌握可简单图化的定义及判断方法；掌握连通图、欧拉图的判断方法；掌握欧拉回路的搜索方法；了解欧拉图的实际应用。实验要求：给定一非负整数序列（例如：(4,2,2,2,2)）。判断此非负整数序列是否是可图化的，是否是可简单图化的。如果是可简单图化的，根据Havel定理过程求出对应的简单图，并输出此图。判断此简单图是否是连通的。如果是连通图，判断此图是否是欧拉图。如果是欧拉图，请输出一条欧拉回路（输出形式如：v2->v1->v5->v3->v4->v5->v2）。相关知识回顾可简单图化的判断方式一：方式二：上面的两个定理都是充分必要条件。欧
一.C4.5算法的简介：C4.5并不是单单一个算法而是一套算法，主要用于对机器学习和数据挖掘中的分类问题。它是一种有监督的学习，也就是说对于该算法我们需要先给它们提供一个数据集，这个数据集包含多个实例，每个实例都包含多个属性，该实例用这些属性描述，根据属性取值的不同被划分到不同的互斥类中。C4.5算法就是从提供的数据集中学习到如何将不同属性值的实例划分到不同类的映射，当我们提供一套全新的属性值的时候，它能够通过学到的映射对新的属性进行分类。C4.5是决策树算法的一种。决策树算法作为一种分类算法，目标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。相当于做一个投影，c=f(n)，将样本经过一种变换
