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DFT的MATLAB源代码与pyDTCWT：DTCWT的Python接口。

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简介：
DFT的MATLAB源代码pyDTCWT代表了双树复数小波变换的一种不受限制的Python实现。目前，该包主要提供1维和2维转换的参考功能，尚未进行任何优化以提升运行速度。其源文件的可读性极高，并附有详细的文档（通过pythonsetup.pybuild_sphinx进行记录），同时还包含一些未记录的附加功能（以及大量的冗余代码），具体位于reference_cmplx.py。这一设计充分展现了DTCWT对复杂输入的泛化能力，从而为互补滤波器对提供了在负频带上的有效支持，有效地完成了这一设定。此外，该代码清晰地表明了实际输入DTCWT所产生的输出与DFT具有类似的共轭对称负频率特性。该代码已在GPLv3.0许可协议下发布。

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  • DFT的Matlab源代码-DFT_Panorama: 全景DFT
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    DFT_Panorama项目提供了一套使用MATLAB实现的离散傅里叶变换(DFT)算法，专门应用于全景图像处理。此代码库适合研究和开发全景图像技术的专业人士。 DFT的MATLAB源代码项目通过在表面上传递滑动窗口并将离散傅里叶变换（DFT）应用于窗口内的音高类来分析乐谱（编码为XML，MEI，MusicXML等）。结果以数字形式表示谐波质量，并可以将其转换成表格或图形可视化。为了运行程序并生成可视化文件，请使用笔记本DFT_Main。项目包含一个小规模的语料库，但您也可以在DFT_Corpus中添加其他乐谱文件。可视化的图表将被保存为交互式的HTML格式，在DFT_Graphing中可以编辑这些文件的保存位置。此外，除了Python3.8之外，还需要安装以下软件包：music21、numpy、pandas、plotly和tkinter。
     
  • DFT的MATLAB源代码-DFT:DFT
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    这段MATLAB源代码实现了离散傅里叶变换（DFT），可用于信号处理和分析中的频谱计算等应用。代码简洁高效，适合学习与研究使用。 DFT是用于筛选（F）和转化（T）的工具。数据通过stdin输入，并以json格式提供，在经过过滤器和转换处理后输出结果。 使用方法：dft [FILTER|TRANSFORM]*[OUTPUT] 每个应用在命令行中的过滤器和变换会按照它们出现的顺序应用于整个对象。 例子： 测试文件应从上至下阅读，首先查看filter_test.go，接着是transform_test.go，最后看output_test.go。 通过元数据键筛选GoogleComputeEngine实例： 实际的数据列表包含更多信息，但为了便于理解示例已简化。DFT处理时不会在意这些细节。 $cat in.json [ { metadata: { items: [ {key:who,value:owned-by-jasmuth}, {key:startup-script,value:/root/start_worker.bash} ] }, name:process-1 ]
     
  • DFT的Matlab源码与pyDTCWT:DTCWT的Python版本实现
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    本项目包含用于离散包波let变换（DTCWT）的Matlab源代码及其实现于Python环境下的改进版pyDTCWT，便于跨平台信号处理研究。 pyDTCWT是双树复数小波变换的一个开源Python实现，并且不受限制。目前该库仅实现了1D和2D转换的参考包，没有进行任何加速尝试。源代码具有很高的可读性，并通过pythonsetup.py build_sphinx生成文档来记录使用方法。此外，还包括未在文档中提及的一些额外功能（以及大量的冗余代码）reference_cmplx.py文件展示了如何将DTCWT推广到复杂输入的过程，并为互补滤波器对提供了负频带上的支持。这使得实际输入的DTCWT结果类似于离散傅里叶变换(DFT)中的共轭对称性对于负频率的情况。该软件在GPLv3.0许可下发布。
     
  • DFT与IDFT的Matlab实现：DFT和IDFT的代码-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的离散傅里叶变换(DFT)及其逆变换(IDFT)的完整代码实现，适用于信号处理及频谱分析等领域。 该文件包含用于 DFT 和 IDFT 的 MATLAB 代码。
     
  • Matlab中的DFT代码
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    这段简介可以描述为：“Matlab中的DFT代码”介绍了如何使用Matlab编程语言实现离散傅里叶变换(DFT)。文章详细讲解了DFT的基本概念，并通过示例代码展示了其在信号处理和分析中的应用，适合初学者学习掌握。 这段文字描述了使用Matlab进行DFT代码开发的过程，并包含详细的步骤和照片，是课程作业的一部分。
     
  • 一维密度泛函理论的Python代码-DFT的MATLAB源代码_python_1d_dft
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    这段资料提供了一套关于一维密度泛函理论（DFT）的Python实现，并附有相应的MATLAB参考代码，适合研究者和学生学习与应用。 DFT的Matlab源代码及Python中的DFT（密度泛函理论）教程代码的目标是编写我们自己的Kohn-Sham（KS）DFT代码。具体目标包括处理谐波振荡器，考虑动能、电子之间的静电斥力以及采用局部密度近似来描述电子间的相互作用，并忽略相关性效应。
     
  • DFT的Matlab源码与FourierCSharp：C#中的FFT和DFT示例程序
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    本项目包含用于执行离散傅里叶变换(DFT)的MATLAB源代码及在C#中实现快速傅里叶变换(FFT)和DFT的示例程序，适用于信号处理与频谱分析。 类似于DFT的Matlab Genshiro傅立叶夏普C#傅里叶变换（FFT、DFT）示例程序展示了如何在C#中执行傅里叶变换。由于傅里叶变换的核心处理部分被封装成一个库，因此它易于在其他程序中使用。这个方法根据数据量的大小，在内部选择使用FFT或DFT进行计算。
     
  • DFT的Matlab源码及FFT_Python实现：DFT、iDFT、FFT、iFFT在Python中的应用...
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    本资源提供DFT和FFT算法的Matlab与Python代码，涵盖DFT、IDFT、FFT、IFFT的应用实践，适合信号处理学习者参考。 DFT的Matlab源代码实现及Python中的DFT、iDFT、FFT、iFFT实现 数字图像处理课程2019年春季小作业3（并不小） 教师：彭玉鑫 前置要求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 参考资料： - 课程PPT作为主要参考材料，在相应文件夹中可以找到。
     
  • 基于MATLAB的DFT源代码-DFT: 离散傅立叶变换
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    本资源提供基于MATLAB实现的离散傅里叶变换（DFT）源代码，适用于信号处理与分析中的频谱分析。 DFT的MATLAB源代码使用了离散傅立叶变换（dft.m）。输入文件为amplitudes.dat。输出结果保存在output.txt文件中，其中包含DFT频率值。
     
  • DFT的MATLAB源代码-CatHub: Catalysis-Hub.org上的SurfaceReactions数据库的Python工具...
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    这段内容介绍的是一个基于Python和MATLAB开发的工具包CatHub，它用于访问和分析Catalysis-Hub.org网站上SurfaceReactions数据库中的数据。特别地，其中包含了用于密度泛函理论(DFT)计算的MATLAB源代码。此资源为催化反应研究提供了便利的数据支持与计算能力。 DFT的Matlab源代码介绍了CatHub提供的与SurfaceReactions数据库接口的功能。该模块包含一个命令行界面，可用于访问和上传数据。以下是简短指南：有关如何提交数据的具体信息，请参阅相关文档。 运行cathub的方法是通过执行`cathub --help`或其任何子命令（如`cathubreactions --help`）来获取帮助信息。 在Python中查询表面反应数据库的示例代码如下： ```python from cathub.cathubsql import CathubSQL # 获取催化中心的数据 db = CathubSQL() # 从本地文件加载数据 db = CathubSQL(filename.db) # 在熊猫数据框中获取React信息 dataframe = db.get_dataframe(pub_id=PengRole2020, include_atoms=False, include_atoms=True) # 包含原子信息的数据 ``` 注意：`include_atoms=True/False`参数用于控制是否包含原子信息。