如果在晚上睡觉的时候打呼噜,不仅会影响到自己的身体健康,也可能会因为这样而影响到其他人,所以,很多有晚上打呼噜的人都希望可以选择到合适的方法来帮助自己,让自己的打呼噜问题能够得到改善,那么,解决晚上打呼噜小秘方到底有哪些呢?下面就来看看三个备受认可的解决方法。第一、注意枕头选择<br>在选择枕头的时候一定要注意看枕头的软硬度如何,建议选择软硬度适中的枕头,切不可出现把枕头垫得太高的情况,因为枕头太高会出现不利于呼吸情况,一旦不利于呼吸,就会因为这样而导致出现自己打呼噜情况。<br>第二、咬葱白<br>在每天睡觉之前把一截新鲜的葱白咬碎,之后将其吞下去,这样连续服用一个星期,如果发现有效果就继续坚持使用,这种方法帮助改善打呼噜问题效果很不错,但是,在使用这个方法的时候要注意不能太过,要根据自己的实际情况来看用量多少,同时也要注意调整自己的睡姿,这样也就能够在一定程度上改善打呼噜问题。<br>第三、避免仰面睡觉
“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