在睡觉的时候要尽可能选择侧卧睡觉,避免出现仰面睡觉的情况,因为如果仰面睡觉就会导致咽喉部位出现阻碍,这种情况出现以后,睡觉的过程当中呼吸也就会变得不顺畅,所以,想要解决打鼾问题的朋友,建议要注意结合自己的情况调整自己的睡觉姿势。<br>解决晚上打呼噜小秘方有哪些?上面这些小秘方都是很不错的选择,如果想要让自己的打呼噜问题得到改善,不妨试试看上述这三个方法哪一个更适合自己,但是,在选择的时候也要注意:每一个方法都有属于自己的注意事项,大家要结合情况选择适合自己的方法解决打呼噜问题,其次还可以使用止鼾产品,比如云南草本鼾立停,有需要的可以尝试一下。
“axes”中的重复索引表示对该轴执行多次转换,一个元素序列意味着执行一维FFTnorm包括None和ortho两个选项,规范化模式(请参见numpy.fft)。默认值为无<br>Numpy中fft模块有很多函数,相关函数如下:<br>#计算一维傅里叶变换 numpy.fft.fft(a, n=None, axis=-1, norm=None) #计算二维的傅里叶变换 numpy.fft.fft2(a, n=None, axis=-1, norm=None) #计算n维的傅里叶变换 numpy.fft.fftn() #计算n维实数的傅里叶变换 numpy.fft.rfftn() #返回傅里叶变换的采样频率 numpy.fft.fftfreq() #将FFT输出中的直流分量移动到频谱中央 numpy.fft.shift()<br>下面的代码是通过Numpy实现傅里叶变换,调用 np.fft.fft2() 快速傅里叶变换得到频率分布,接着调用 np.fft.fftshift() 函数将中心位置转移至中间,最终通过 Matplotlib显示效果图。<br># _*_ coding:utf-8 _*_ import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('irving.jpg', ) # 图像进行灰度化处理 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 快速傅里叶变换算法得到频率分布 f = np.fft.fft2(img) # 默认结果中心点位置是在左上角 # 调用fftshift()函数转移到中间位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # fft 结果是复数,其绝对值结果是振幅 fimg = np.log(np.abs(fshift)) # 展示结果 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('original Fourier') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(fimg, 'gray'), plt.title('fourier Fourier') plt