在药物发现领域，虚拟药物筛选是加速先导化合物发现的关键技术。传统分子对接和基于扩散的方法虽在精度上有一定表现，但在面对亿级规模的化合物库时，其计算效率难以满足实...

在科学研究与工程实践中，高维约束黑箱优化是一个普遍存在却极具挑战性的问题。从药物发现到工业设计，从机器人控制到机器学习超参数调优，我们常常需要在复杂且未知的可行...

1. GerNA-Bind: Geometric-enhanced RNA-ligand Binding Specificity Prediction with...

本文档详细介绍了通过 Grafana API 获取 Prometheus 时序数据的完整技术方案，深入分析了 Prometheus 查询语言（PromQL）的特...

Graphite 是一个开源的时序数据存储和可视化系统，采用层次化的指标命名方式和函数式查询语法。本文档汇总了 Graphite 的常见语法格式和基本参数含义，...

Go 1.26 RC1 已经发布，这意味着它很快将会正式与大家见面。在 Go 1.26 的发布草案中，有一行小字特别引人注目：

选择窗函数（如Hann窗）可能会影响高频部分，特别是窗函数的相干增益和等效噪声带宽（ENBW）设置；那就尝试使用不同的窗函数（如Hamming窗、Blackma...

为了减少频谱泄漏，对采样序列乘一个窗函数 wn（Hann, Hamming, Blackman 等）；得到 xw[n] = x[n] * w[n]。

我们除了时域和频域外还有很多的高级分析，但是常见的不多，近年这个振动啊，轴承啊监测很多，他们不是单纯的电压信号，而是转换成音频，那这样的优点就是可以使用可视化的...

昨天的优化 DFT 算法只是简单的使用了一次插值，那对我来说，优化的空间还是非常大的，所以接下来我们更近一步：来加一个“分段二次插值版本”的代码（多一个 核）...

它不是讲 FFT，而是在推导“如何用有限长、离散采样的数据更精确地计算傅里叶积分”，尤其解决“傅里叶变换本质是连续积分，但我们只有有限 N 点样本”这个根本矛盾...

上篇文章其实已经写的挺全面了，但是对于 SINC 这个函数，还可以换一个角度：方波做傅里叶变换/傅里叶级数”。这一视角非常重要因为sinc 函数 = 方波（矩形...

矩形窗口在频域本质上是对指数函数积分，对指数函数积分就会得到 这样的因子，再经过 sin 的展开，会变成 。（这也是上个文章花大篇幅解读的结果）

CORDIC 是一种经典的迭代旋转算法，通过一系列移位与加减操作实现三角函数、双曲函数、平方根与向量旋转等运算；它特别适合在无乘法器的 MCU 上实现 sin、...

在重构时，如果两个子带的重叠部分都被保留，则叠加后该频段能量会双计 → 幅度失真（Amplitude Ripple），解决办法是在交叠区加 cosine tap...

频率分辨率 ：这对分析 50 Hz 的工频干扰信号已经足够，但它不能很好地分辨其他更低频的成分（比如 10 Hz 以下的噪声），这会导致泄漏效应。读者提到的 “...

它是连接“时域随机性”和“频域能量分布”的桥梁，解释了为什么“功率谱密度（PSD）就是自相关函数的傅里叶变换”；“一个信号在频域的功率分布（PSD）就等于它在时...

上个文章里面有自相关函数的使用，但是如果一起出现就有点多了，可以单独的分出来说：「自相关函数（Autocorrelation Function）」。

解决：让 为整数；对 600 kHz，因 ，让 选 10 的整数倍：N=300、310、500、1000…或者在 FFT 前加窗函数（Hann/Blackm...

内积运算本质上就是计算两个向量的相似度；我们把 和 看作一组基函数（就像几何里的“坐标轴”）；把信号 投影到这些基函数上，投影的系数就是该频率分量的“含量...