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現在、kiss fft を使用して信号処理の目的で fft を avr32 マイクロ コントローラーに実装しようとしています。そして、私の出力に奇妙な問題があります。基本的に、ADC サンプル (関数発生器でテスト) を fft (実際の入力、256 n サイズ) に渡し、取得した出力は意味があります。ただし、ハミング ウィンドウを ADC サンプルに適用してから、これらを FFT に渡すと、ピーク振幅の周波数ビンが正しくなくなります (ウィンドウ処理を行わない前の結果とは異なります)。ADC サンプルには DC オフセットがあるため、オフセットを削除しましたが、ウィンドウ化されたサンプルでは機能しません。

以下は、rs485 を介した最初のいくつかの出力値です。最初の列はウィンドウなしの fft 出力で、2 番目の列はウィンドウ付きの出力です。列 1 から、ピークは行 6 (6 x fs (10.5kHz) / 0.5N) にあり、列 2 の行 2 (DC ビンを除く) にピークの大きさがある正しい入力周波数の結果が得られましたが、これは意味がありません。 . どんな提案も役に立ちます。前もって感謝します。

入力として次のハイブテーブルがあるとしましょう。それを呼び出しましょうconnections:

次のクエリを使用します。

次の出力を生成しています。

それを生成するにはどうすればよいですか：

HQL と「有名な」UDF のみを使用してそれは可能ですか (カスタム UDF やレデューサー スクリプトは使用したくありません)。

レイズ コサイン ウィンドウ (1+0.5*cos()) のインパルス応答で sinc 信号 (青色) をたたみ込むことにより、周波数領域のウィンドウ処理を実行しようとしています。

私が得ている複雑な出力は黒色でプロットされています。しかし、赤色でプロットされたような出力が必要です。

以下に同じコードを添付しました。どんな助けでも大歓迎です。

「実行中のパフォーマンス」のやや複雑な計算に、ウィンドウと CTE を使用して「Quirky Update」を使用する代わりの方法を考え出そうとしています。ランニング パフォーマンスの簡単な計算は、((1 + ランニング) * (1 + デイリー)) - 1 です。このランニングは、現在の行に対して更新し、次の行の計算で使用する必要があります。AssetID が変更されると、0 にリセットされます。私が見つけた唯一の代替手段は、exp(sum(log)) (コード サンプルに示されています) を使用することです。現実の世界では数値は正しいですが、Quirky Update を使用するとほぼ瞬時に使用するには遅すぎます。私のサンプルでは、​​毎日の計算をウィンドウ処理に置き換えていますが、実行中は現在の行を更新し、それを次の行の計算に反映させる必要があるため、実行中の計算を処理するためにウィンドウ処理と CTE を使用する方法が思いつきませんでした。したがって、私の試みは、風変わりな更新に似た更新ステートメントの変数を使用しており、それらは間違っています。たぶん、私が毎日計算している方法に似た方法がありますか？前もってありがとう、ロブ

最近、私は文字列内で最長の回文を見つけるアルゴリズムに取り組んでいます (スペースを無視し、大文字と小文字を区別しません)。私は Ruby を使用しており、 このウィンドウ検索アルゴリズムを開発しました。

私の質問は次のとおりです。文字列で最長の回文を見つけるためのより高速な方法はありますか (非特定のケースに基づいて)?

Pandas で、Dataframe インデックスごとに多くの集計を計算する必要があり、時間ごとのウィンドウ処理 (MONTH 列) を念頭に置いています。何かのようなもの：

各リストには 100 ～ 120 個の属性があります。cat_columns と cont_columns、および約 150 万行です。パフォーマンスは非常に遅いです (すでに 15 時間待っています)。それをスピードアップする方法は？

おそらく 2 つの質問があります: 1. Pandas のみを使用してこのコードを調整することで、パフォーマンスを高速化できますか? 2. Daskで同じ集計を計算することは可能ですか (Pandas のマルチコア ラッパーであると読みました)? 私はすでにjoblibの助けを借りて作業を並列化しようとしました. 次のようなもの (f のプロトタイプに cont_columns も追加しました):

しかし、Pandas groupby で無制限の再帰エラーが発生しました。

パンダの専門家、アドバイスしてください！

ありがとう！

セルゲイ。