节点重叠
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使用重叠保存方法进行块卷积执行块卷积的重叠保存方法-MATLAB开发
在重叠保存方法中,输入数据块大小为N=L+M-1,DFT和IDFT的长度为L。每个数据块由前一个块的最后M-1个数据点和L个新数据点组成,形成一个长度为N的数据序列。为每个数据块计算一个N点DFT。通过附加L-1个零来增加FIR滤波器的脉冲响应长度,并且一次计算并存储序列的N点DFT。第m个数据块的N点DFT的乘法产生:Ym(k)=h(k)Xm(k)。由于数据记录的长度为N,Ym(n)的前M-1个点被混叠破坏,必须丢弃。Ym(n)的最后L个点与线性卷积的结果完全相同。为避免混叠造成的数据丢失,保存每条数据记录的最后M-1个点,这些点成为后续记录的前M-1个数据点。为了开始处理,第一条记录的第一个M-1点被设置为零。给出了来自IDFT的结果数据序列,其中前M-1个点由于混叠而被丢弃。
Matlab
0
2024-08-11
合并节点
合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。
数据挖掘
5
2024-05-13
向量帧化程序重叠帧分解与重建
这个项目包含两个函数:vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧,并可选择应用窗口;frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外,还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。
Matlab
1
2024-07-28
matlab编程-重叠添加技术的循环转换方法
matlab编程-重叠添加技术的循环转换方法。利用循环卷积执行重叠添加过程。
Matlab
0
2024-08-29
分层节点程序
这是一个用于配电网遍历的程序,提高网络管理效率和数据传输速度。
Matlab
2
2024-07-28
MySQL集群的节点、节点组与数据管理
在MySQL集群中,节点是指存储着数据副本的ndbd进程,每个数据节点应部署在独立的计算机上,以确保高可用性和避免单点故障。节点组是集群的基本概念,包含一个或多个节点、分区或副本。节点组的数量由数据节点数量和副本数量(NoOfReplicas参数)决定。例如,4个节点的集群中,NoOfReplicas为1时有4个节点组,为2时有2个节点组,为4时有1个节点组。数据副本确保数据的高可用性,每个节点组中的节点保存一个分区副本,副本数量与节点数量相同。每个集群的分区数量与节点数量一致,每个节点负责至少一个分区的副本。用户可定义数据分区,但需遵循特定规则,ndbd最大分区数量为8 * [节点组数量]。合理设计节点组和数据副本可提高集群的可用性和可靠性。
MySQL
0
2024-11-03
Hadoop动态扩容节点
基于Yarn资源管理机制实现
按需申请和释放节点资源
满足弹性扩缩容需求
Hadoop
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2024-04-30
时序节点数据
交通出行时序预测数据集
数据挖掘
5
2024-05-01
DirLOT:方向重叠正交变换的MATLAB工具箱
DirLOT 工具箱提供了一套 MATLAB 类,用于处理方向重叠正交变换 (DLOT)。DLOT 是一种信号处理技术,可用于图像压缩、去噪和其他应用。
Matlab
3
2024-05-29
计算脑图谱区域重叠百分比表格生成
生成一张表格,展示统计集群与脑图谱区域(AAL、Harvard-Oxford、Brodmann区域)之间的重叠百分比。
Matlab
3
2024-07-28