frequency专题
Chapter 10 Stability and Frequency Compensation
Chapter 10 Stability and Frequency Compensation Chapter 8介绍了负反馈, 这一章介绍稳定性, 如果设计不好, 负反馈系统是要发生震荡的. 首先我们学习理解稳定判断标准和条件, 然后学习频率补偿, 介绍适用于不同运放的补偿方式, 同时介绍不同补偿对两级运放slew rate的影响, 最后介绍Nyquist’s判断标准 10.1 Gener
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索和文本挖掘的统计方法，用以评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。它的重要性随着词语在文本中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF算法主要应用于关键词抽取、文档相似度计算和文本挖掘等领域。 以下是TF-IDF算法的
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于文本挖掘和信息检索的统计方法，主要用于评估一个单词在一个文档或一组文档中的重要性。它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个指标。以下是详细解释： 1. 词频（TF，Term Frequency） 词频表示一个单词在一个文档中出现的频率。假设我们有一个单词 ( t ) 和一个文档 (
词频统计（Word Frequency Analysis)详解
词频统计（Word Frequency Analysis）是语言学和文本分析中的一个重要工具，用于统计文本中各个词汇的出现频率。以下是关于词频统计（PTA）的详细解释，结合参考文章中的相关信息进行归纳和总结： 一、定义与目的 词频统计是对语篇或语料库中某一语词或短语出现的频数进行统计的过程或结果。其目的是通过量化词汇在文本中的出现次数，分析文本的主题、关键词、趋势等信息，为文本分析、数据挖掘、
Chapter 6 Frequency Response of Amplifiers
Chapter 6 Frequency Response of Amplifiers 这一节我们学习单极和差分运放的频率响应. 6.1 General Considerations 我们关心magnitude vs 频率, 因此有低通, 带通, 高通滤波器 6.1.1 Miller Effect Miller’s Theorem 考虑impedance Z1和Z2, X和Y之间增益
Leetcode 3144. Minimum Substring Partition of Equal Character Frequency
Leetcode 3144. Minimum Substring Partition of Equal Character Frequency 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：3144. Minimum Substring Partition of Equal Character Frequency 1. 解题思路 这一题的话思路上还是比较直接的，就是一个动态规划，这里就不过多展开了
【真实世界图像超分】《Frequency Consistent Adaptation for Real World Super Resolution》2012 Nanjing University
摘要：最近的基于深度学习的超分方法在已知退化核图像上已经展现出卓越的性能。但是这些方法往往在真实世界场景下表现不尽如人意，因为作为训练样本的LR图像通常来自于理想退化核（bicubic下采样），它们不同于真实源图像域。训练样本的LR图像和真实源图像的领域差异在频率密度上被明显观察到。这一点启示我们显示地缩小由不正确的退化造成的领域差异。我们设计了一个频率一致性模块，确保在真实世界场景应用已经存在的
【论文阅读笔记】Frequency Perception Network for Camouflaged Object Detection
1.论文介绍 Frequency Perception Network for Camouflaged Object Detection 基于频率感知网络的视频目标检测 2023年 ACM MM Paper Code 2.摘要 隐蔽目标检测（COD）的目的是准确地检测隐藏在周围环境中的目标。然而，现有的COD方法主要定位在RGB域中的图像对象，其性能尚未得到充分利用，在许多具有挑战性的场景。
ICCV 2021 | FcaNet: Frequency Channel Attention Networks 中的频率分析
ICCV 2021 | FcaNet: Frequency Channel Attention Networks 中的频率分析 论文：https://arxiv.org/abs/2012.11879代码：https://github.com/cfzd/FcaNet 文章是围绕 2D 的 DCT 进行展开的，本文针对具体的计算逻辑进行梳理和解析。 f ( u , v ) = α u α v
【论文阅读】Learning in the Frequency Domain
Learning in the Frequency Domain 论文链接：[2002.12416] Learning in the Frequency Domain (arxiv.org) 作者：Kai Xu, Minghai Qin, Fei Sun, Yuhao Wang, Yen-Kuang Chen, Fengbo Ren 机构：阿里巴巴，亚利桑那州立大学 关键词：频域，CNN
论文翻译：2018_Time-Frequency Networks For Audio Super-Resolution
论文地址：2018_用于音频超分辨率的时频网络 博客作者：凌逆战 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12345950.html 摘要 音频超分辨率(即带宽扩展)是提高音频信号时域分辨率的一项具有挑战性的任务。最近的一些深度学习方法通过将任务建模为时域或频域的回归问题，取得了令人满意的结果。在本文中，我们提出了一种新的模型体系结构——时频网络(T
Time-Frequency Networks For Audio Super-Resolution
论文题目：2018_用于音频超分辨率的时频网络 博客作者：凌逆战 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12345950.html 摘要 音频超分辨率(即带宽扩展)是提高音频信号时域分辨率的一项具有挑战性的任务。最近的一些深度学习方法通过将任务建模为时域或频域的回归问题，取得了令人满意的结果。在本文中，我们提出了一种新的模型体系结构——时频网络(T
【论文阅读笔记】Split frequency attention network for single image deraining
1.论文介绍 Split frequency attention network for single image deraining 用于单幅图像去噪的分频注意力网络 Paper Code 2023年 SIVP 2.摘要 雨纹对图像质量的影响极大，基于数据驱动的单图像去噪方法不断发展并取得了巨大的成功。然而，传统的卷积神经网络只能隐式地对频域特征进行建模，而离散余弦变换（DCT）可以看作是
SEI文献整理2：A Review of Radio Frequency Fingerprinting Techniques（2020）
[1] N. Soltanieh, Y. N., Y. Yang and N. C. Karmakar (2020). “Soltanieh-2020-A Review of Radio Frequency Fingerprinting Techniques.” IEEE Journal of Radio Frequency Identification 文章目录 摘要1. 概述2. 物理
SEI文献整理1：Complex Neural Networks for Radio Frequency Fingerprinting（2019）
[1] James Stankowicz, J. R., Joseph M. Carmack, Scott Kuzdeba (2019). Complex Neural Networks for Radio Frequency Fingerprinting. Western New York Image and Signal Processing Workshop (WNYISPW) 2019 I
统计整理——frequency函数与直方图工具的使用
统计整理——frequency函数与直方图工具的使用 【例】对于100个观测数据（图1A1:E20单元格区域）统计频数。 Excel统计频数可使用frequency函数、直方图工具、数据透视表。本节只介绍frequency函数和直方图工具。其步骤： （1）确定组数 若样本量为N，按斯特奇斯公式，组数n=1+3.322lgN。本例N=100，n=7.644，取整8（在H4单元格输入：=R
RFID（Radio Frequency Identification）技术笔记
一、RFID的介绍 RFID，全称为Radio Frequency Identification，即射频识别技术，也常被称为电子标签或无线射频识别。它是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无需人工干预，且能在各种恶劣环境中工作。 二、RFID系统的组成 RFID系统主要由三部分组成：电子标签（Tag）、读写器（Reader）和天线（Ante
EXCEL函数学习之FREQUENCY函数
如下图，要统计各分数段的人数。 同时选中E2:E6，输入以下公式，按住Shift+Ctrl不放，按回车。 =FREQUENCY(B2:B11,D2:D5) FREQUENCY函数计算数值在某个区域内的出现频次，这个函数的用法为： FREQUENCY(要统计的数据区域,指定不同区间的间隔点) 本例中，第一参数B2:B11是数值所在区域，第二参数D2:D5是用于计算频率的间隔。 返
192. Word Frequency 使用shell统计词频
答案 cat words.txt | sed 's/ /\n/g' | sed '/^$/d' | sort | uniq -c | awk '{print $2, $1}' | sort -nrk2 解释 使用sed将空格替换成换行，并且删除空白行 然后使用sort进行排序然后统计出词频 最后将结果以答案要求的方式输出
UVa11248 - Frequency Hopping
题意：给定一个有向网络，每条边均有一个容量。问是否存在一个从点1到点N，流量为C的流。如果不存在，是否可以恰好修改一条弧的容量，使得存在这样的流？ 思路：白书训练指南第一道网络流例题。。先求一次最大流，如果流量至少为C，输出possible，否则需要修改的弧一定是最小割里的弧。依次把这些弧的容量增加到C，然后求最大流，看最大流是否至少为C。不过这样做会超时，需要两
论文阅读《thanking frequency fordeepfake detection》
这篇论文从频域的角度出发，提出了频域感知模型用于deepfake检测的模型 整体架构图： 1.FAD： 频域感知分解，其实就是利用DCT变换，将空间域转换为频域，变换后的图像低频信息在左上角，高频信息在右下角，同时高频表示细粒度的伪造痕迹，因为进过DCT变换后的图像不再具有尺度不变性和局部相关性的RGB图像特性，故需要对其进行IDCT变换为RGB域。 图3(b)展示了DCT
InputManager Update Frequency
InputManager Update Frequency 仅供个人学习使用，请勿转载，勿用于任何商业用途。 很高兴上一篇文章引起了很多争论，主要是关于以什么频率更新InputManager。大概是上一篇文章说的不够清楚，所以我想再说的详细一点。 首先，为什么需要IM。Xna只提供了最基本的输入检测方式：只能主动查询某个按键是否被按下，没有事件支持，没有常用的keyJu
【arm】big-LITTLE architecture and How to check core, frequency, features of CPU and memory infos
Date: 2018.9.3 1、参考 http://support.hkvstar.com/file/Hi3519_Datasheet.pdf http://www.hisilicon.com/-/media/Hisilicon/pdf/Surveillance_mobilecam/Hi3519V101.pdf https://www.silicondevice.com/file.u
论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》
高频噪声分析会过滤掉图像的颜色内容信息。 本文设计了三个模块来充分利用高频特征， 1.多尺度高频特征提取模块 2.双跨模态注意模块 3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互） SRM是用于过滤图像的高频噪声 输入的图像X，共两个分支，一部分是用于输入到SRM获得高频特征Xh，一部分是RGB流，RGB的分支同样也会输入到SRM进行提取高频特征，其结果与已经输入SRM中
Lumerical Monitors------frequency domain power monitor 频率域功率监视器
frequency domain power monitor 频率域功率监视器 引言正文 引言 这里给大家介绍一下 frequency domain power monitor。 正文 首先，我们可以通过以下方式添加 frequency domain power monitor 到我们的工程文件中： 在 general tab 中，有一个共同的监视器设置 simulati