东风多利卡道路清障车做网站,太原网站开发模板,怎么注册企业邮箱免费注册,网站建设 体会目录 1. 引言2. 一个Tapering操作的例子3. Tapering操作的简单实现延伸阅读1. 引言
Tapering 操作是对信号数据在水平和垂直方向上应用梯形权重，这个操作可以减弱数据边界效应，从而在进行傅里叶变换时减少伪影和边缘效应。本文将通过一个简单的例子来展示 Tapering 操作的具… 目录 1. 引言2. 一个Tapering操作的例子3. Tapering操作的简单实现延伸阅读 1. 引言
Tapering 操作是对信号数据在水平和垂直方向上应用梯形权重，这个操作可以减弱数据边界效应，从而在进行傅里叶变换时减少伪影和边缘效应。本文将通过一个简单的例子来展示 Tapering 操作的具体过程，并提供其实现代码。
2. 一个Tapering操作的例子
我们可以通过一个例子理解Tapering操作。假设我们有一张 5x5 的二维矩阵作为 data，水平和垂直方向的梯形权重均为 2。操作步骤如下： 生成水平梯形权重 h： np.arange(5) - [0, 1, 2, 3, 4] np.arange(5)[::-1] - [4, 3, 2, 1, 0] np.minimum([0, 1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1, 0]) - [0, 1, 2, 1, 0] 归一化 - [0., 0.5, 1., 0.5, 0.] 生成垂直梯形权重 v： np.arange(5) - [0, 1, 2, 3, 4] np.arange(5)[::-1] - [4, 3, 2, 1, 0] np.minimum([0, 1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1, 0]) - [0, 1, 2, 1, 0] 归一化 -[0., 0.5, 1., 0.5, 0.] 生成二维梯形矩阵： H, V = np.meshgrid(h, v)
H =
[
