根据我多年喝奶茶的经验，像这种效果用 Shader 做就再简单不过了，最终的效果如下：
在项目中自己使用 Canvas 实现了一下水波图，在这里给大家分享一下它的实现原理。一开始看到波浪，可能不知道从何入手，我们来看看波浪的特征就会有灵感了。
傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 那到底谁才是正确的呢？拉格朗日的观点是：正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的，但是，我们却可以用正弦信号来非常逼近地表示它，逼近到两种方法不存在能量差异，这样来理解的话，那傅里叶是正确的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第24章 DSP变换运算-傅里叶变换 本章节开始进入此教
使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中，作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 1 排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中，作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。
分享 动一动手指，分享给向我们一样需要的人 这是一篇有趣的文章，George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要，如下所示。 1.排序算法 所谓排序，就是使
本控件已上传Github，欢迎Star和Fork，项目地址：CircleWaterWaveView
采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。
前几期文章介绍了整数槽绕组的磁势。通过讲解我们了解到，绕组的磁势除了基波外还包括了一系列谐波，那么这些谐波磁势产生的原因是什么？机理如何？这些谐波的大小又与哪些因素有关？如何才能削弱甚至消除这些谐波呢？接下来的两期，就把这些问题掰开了揉碎了详细分析一下。本期先讲磁势谐波产生的原因和机理。
基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案，比如三角形即画三条相互连接的直线，心形则依次画几个半圆形组合，关键问题是找准其中的连接点位置，常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐，不是标准的形状组成，需要两点一线逐一绘制，这里我们以一些常用曲线及图表为例。
之所以要写这几种简单应用呢，是为了帮大家扩展一下思维，基于CAAnimation和CADisplayLink其实我们可以做到很多事情，不过我们都还是需要一个思路。有的时候可能，拿到一个效果，我们一眼就可以看出来，哦，使用核心动画就可以搞定，然而真正上手的时候就会发现，哦，没有想象的那么简单，为什么我达到的效果不对呢？一般情况下有两种可能，要么是思路不完整，要么是思路根本就不对。CAAnimation固然灵活，但要是使用方法不当的话，也会事倍功半。所以呢，今天老司机就针对以下几种情况来介绍截个动画的实现方式。（说这么多其实就是因为这段时间一直研究这个，的确也没研究别的，哈哈哈）
使用Python+numpy+matplotlib这样的组合，如果要绘制一条正弦曲线，是很容易的事。例如下面的代码：
上期讲了绕组磁势的齿谐波和相带谐波产生的机理。本期继续进一步分析绕组磁势谐波的影响因素与谐波抑制。
前言 我们所熟知的，Android 的图形绘制主要是基于 View 这个类实现。 每个 View 的绘制都需要经过 onMeasure、onLayout、onDraw 三步曲，分别对应到测量大小、布局、绘制。 Android 系统为了简化线程开发，降低应用开发的难度，将这三个过程都放在应用的主线程(UI 线程)中执行，以保证绘制系统的线程安全。 这三个过程通过一个叫 Choreographer 的定时器来驱动调用更新， Choreographer 每16ms被 vsync 这个信号唤醒调用一次，这有点类似早
虽然 Matplotlib 默认的坐标轴定位器（locator）与格式生成器（formatter）可以满足大部分需求，但是并非对每一幅图都合适。此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。
创建主坐标系并绘制正弦曲线，然后创建子坐标系模拟放大镜窗口，鼠标在主坐标系中曲线附近移动时在子坐标系中实时显示鼠标附近的曲线，模拟放大镜窗口。
我是个很懒的人，开发过程中经常有意无意地刻意避开数学相关的知识，你也知道解数学题非常枯燥无趣。平时写动画也尽量使用 css3 来实现，timer-function 随意选用，最多也就调一下 cubic-bezier，找到看着舒服的就行。但是怎样让动画更顺滑，写出更贴近自然的动画，说实话以前我没怎么考虑过。
开发过程中经常有意无意地刻意避开数学相关的知识，你也知道解数学题非常枯燥无趣。平时写动画也尽量使用 css3 来实现，timer-function 随意选用，最多也就调一下 cubic-bezier，找到看着舒服的就行。但是怎样让动画更顺滑，写出更贴近自然的动画，说实话以前我没怎么考虑过。
在信号处理中，有很多很有意思的现象，比如由于栅栏效应引起的频谱泄露，和我们这一讲要讲到的吉布斯现象。
有些人是那种又菜又爱玩的，比如说我，最近想写个主题，主题动画细节也是一个非常重要的地方，但是动画算法我太懒了，想直接抄过来，jq是有算法插件的，可是这带个jq，更自由的我，选择隔壁大佬推荐的Tween.js
今天想起一个几年前学习过的程序，是在《编程之美》中提到的，是作为当时微软的面试题，写一个程序来控制CPU的利用率保持在50%,进一步延伸，能够写出程序来画出CPU利用率的正弦曲线。 这个题目看起来真是奇怪，能够达到这种程度，编程感觉就是出神入化了，但是仔细看看这个题目还是有一些依据可循，也有点小聪明的意思。 首先，对我们来说，能够直观感受CPU利用率就是通过任务管理器来得到的，我们可以大体的观察得到，基本上刷新CPU利用率的情况是按照秒来更新的，任何额外的操作都可能造成CPU的抖动，比如我打开另外一个程序，
图例往往位于图形的一角或一侧，用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明，对于理解图形有重要的作用。
下面的代码运行后，可以通过左侧的三组单选钮来设置正弦曲线的频率、颜色和线型，并根据新的设置来绘制正弦曲线，每次单击图形下方的按钮，由系统随机设置频率、颜色和线型并绘制新图形，同时根据随机选择的值来设置三组单选钮的选中项。 from random import choice import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import RadioButtons, Button t = np.arange(0.
信号发生器又称信号源，他可以在实际的生产实践和科研中有着广泛切重要的应用。信号发生器可以用来产生各种波形的电路，在测试、研究或调整电子电路和设备时，可以用来测量电路的某些电气参数，如测量频率响应、噪声系数、电压表校准等重要参数。要求提供满足技术前提的电信号，模拟实际工作中使用的待测设备的励磁信号。在测量系统稳态特性时，应采用已知幅度和频率的正弦信号源。在测试系统的瞬态特性时，必须使用已知前沿时间、脉冲宽度和重复周期的矩形脉冲源。信号源输出信号的频率、波形、输出电压或功率等参数要求在一定范围内进行精确调整，具有良好的非无序性和输出指示性。
今天遇到朋友发来的一个ui图，询问我如何实现下图这样的效果【vue项目】，（听说是类似LED灯的展示效果），于是便有了今天的小demo，要实现一个类似下图的动效，上面的灯会一直重复滚动，但是这个并不是什么难点，主要在于如何实现这种平滑的曲线，日常我们的开发的div在我们的脑海中通常就是一个网格状，涉及到平滑曲线的往往是图表，于是我们需要找一个方案来完成这种布局（非真实ui图，是完成之后的效果）
随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数，有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作，同时GPS精度对结果的干扰也比较大，本文提出一个新的测步方法，即通过设备上的加速器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作，可用以与GPS互相配合测步，让应用的使用场景更加多样。
大部分现代控制理论习题都可以通过计算机辅助解决，如Matlab或Octave Online。
电源输出方式可以分为方波和正弦波两种，它能够为我们在断电后提供5-10分钟的时间，供用户完成存盘和紧急的工作， 方波和正弦波控制器的选择还是挺让人纠结的，下面就简单对比下正弦波和方波的优缺点以及两者之间的区别，来扩展我们对于UPS不间断电源的认识和了解。
是的，没错，在我们最痛恨的灭绝级专业课中，“傅里叶”这三个字是出现频率最高的。傅里叶变换、傅里叶积分、傅里叶级数，傅里叶分析……每一个都会让你陷入极度的痛苦之中无法自拔。。。
Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。
斯坦福大学学生机器人俱乐部的“Extreme Mobility”团队开发了一种四足机器人Doggo，可以执行一些复杂的技巧，以及穿越具有挑战性的地形。
波浪曲线控件，其实是之前一个水波进度条控件的一个核心，其实就是利用正弦曲线来生成对应的坐标进行绘制，把这个功能单独提取出来，是为了更详细的研究各种正弦余弦等拓展效果，当时写这个效果的时候，参考的是网上android绘制的水波效果的代码，然后自己重新理解以后，整理成Qt的版本，拓展了部分效果比如可以设置浪的高度，浪的密度，密度越大越浪，^_^，演示控件效果提供了滑块来设置对应的参数。
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
>> axis([0 2*pi -0.9 0.9]) 图 5.1.3 使用了图形修饰的 plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.3 图形的比较显示 在一般默认的情况下,MATLAB 每次使用 plot ……
使用原生canvasAPI绘制水球图，这将是一个非常有意思的挑战任务。水球图是一种常见的加载动画，属于扩展图形，在echarts中使用时需要下载扩展库（同为扩展库的还包括文字云插件和地图插件,项目地址为https://github.com/ecomfe/echarts-liquidfill）。
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。扩展阅读：神经网络与傅立叶变换有何关系？
选自TowardsDataScience 作者：Cody Marie Wild 机器之心编译 参与：李诗萌、李泽南 要想实现足够聪明的人工智能，算法必须学会如何学习。很多研究者们曾对此提出过不同的解决方案，其中包括 UC Berkeley 的研究人员提出的与模型无关的元学习（MAML）方法。本文将以 MAML 为例对目前的元学习方向进行简要介绍。 对我而言，第一次听到元学习的预述时，是一个极其兴奋的过程：建立不仅能够进行学习，还能学会如何进行学习的机器项目。元学习试图开发出可以根据性能信号做出响应，从而对结
MATLAB的图形通常都是通过描点、连线的方式来实现的。通过提供关键位置的点坐标及点与点之间的具体链接方式实现图形绘制。
随着科技的进步，智能化成为未来人们生活的伴侣，很多工作中都需要通过计算机来帮助完成工作任务。无论文科还是理科，学一门编程语都能够帮助自身未来和机器共同生活，相处更加和谐。但身边很多学习编程语言的学习者一般热度也就几天，浅尝辄止，如果热度能用心学习三个月，基本就能掌握一门编程语言的基础，解决基本的需求。
音调主要和声波的频率有关。但是音调和频率并不是成正比的关系，它还与声音的强度 及波形有关。
怎么来设置颜色呢？color=y>0: 根据正负设置颜色（0这里归类为负）；alpha=abs(y)根据数值绝对值设置透明度，模拟颜色饱和度。
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 plt.xla
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matlab画完曲线图后，需要添加：图像名称（Title），坐标轴名（Label）,图例（Legend）
一图胜千言。相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。
第一部分、 DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换（Real DFT）
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