LFC1.0.0 版本发布

本文介绍了一款名为LFConverter的Android平台工具类软件,用于像素、DIP值之间的转化。它支持按照本机规格转换,也可以针对其他机型进行转换。此外,文章提供了下载链接,并邀请用户在评论区分享更多机型信息,以便在后续版本中加入支持。

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    设计妹子用火腿肠做设计、我用亲儿子做开发,这UI如何适配?好用的像素、DIP转换工具来啦.....

    LFConverter(简称LFC)是一款Android平台的工具类软件,用于像素、DIP值之间的转化。不但支持按照本机规格转换,也能按照你木有的其他机型转换哦。目前支持少量机型,如果你的机器不在Devices列表里,可以在文章下面评论,下个版本加入哦!

    下载地址

    

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转载于:https://my.oschina.net/fanxiao/blog/395824

### 傅里叶变换与LFC的概念及其实现 #### 什么是傅里叶变换? 傅里叶变换是一种将时间域信号转换到频域表示的方法。它能够分解复杂的时间序列信号为一系列正弦波分量,从而揭示信号中的周期性和频率特性[^3]。 对于离散傅里叶变换 (DFT),其定义如下: 给定长度为 \(N\) 的输入信号 \(\{x[n]\}\),\(n=0,1,\ldots,N-1\),则 DFT 定义为: \[ X[k]=\sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2 \pi k n / N}, \quad k=0,1,\ldots,N-1 \] 快速傅里叶变换 (FFT) 是一种高效的算法来计算 DFT,在实际应用中广泛采用。 ```python import numpy as np def fft(x): """Compute the FFT of a signal.""" N = len(x) if N <= 1: return x even = fft(x[::2]) odd = fft(x[1::2]) T = [np.exp(-2j * np.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N // 2)] return [even[k] + T[k] for k in range(N // 2)] + \ [even[k] - T[k] for k in range(N // 2)] # Example usage signal = [1, 2, 3, 4] transformed_signal = fft(signal) print(transformed_signal) ``` #### LFC是什么?如何通过傅里叶变换实现? 局部频率成分分析(Local Frequency Component Analysis, LFC)通常涉及对信号的不同部分分别进行频谱分析,以便捕捉局部区域内的频率变化特点[^4]。这可以通过短时傅里叶变换(STFT)或者小波变换等方式完成。 以下是 STFT 的基本原理和 Python 实现方法之一: \[ X(t,f)=\int_{-\infty}^\infty x(u)\omega(u-t)e^{-j2\pi fu}du, \] 其中 \(t\) 和 \(f\) 分别代表时间和频率变量,而 \(\omega\) 则是一个窗口函数用来限定当前处理的是哪个时间段上的数据。 ```python from scipy.signal import stft fs = 10e3 # Sampling frequency T = 1/fs # Sample spacing time t = np.arange(0, 1, T) # Generate example data with two frequencies at different times. sig = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*70*t + .5)*np.heaviside(t-.3, 0) frequencies, times, Zxx = stft(sig, fs, window='hann', nperseg=256) plt.pcolormesh(times, frequencies, np.abs(Zxx), vmin=0, vmax=np.amax(np.abs(Zxx)), shading='gouraud') plt.title('STFT Magnitude') plt.ylabel('Frequency [Hz]') plt.xlabel('Time [sec]') plt.show() ``` 上述代码展示了如何利用 SciPy 库执行短时傅里叶变换并绘制结果图象。 #### 结合ZCA Whitening的应用场景探讨 当涉及到图像预处理时,可以先运用 ZCA 白化技术标准化像素分布后再做进一步的频域分析或特征提取工作[^1]。此过程有助于减少冗余信息提高后续模型训练效率。 ---
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