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從MathNet測試FFT時我遇到一些問題：這個想法是，如果我將FFT應用於高斯變量的特徵函數，我應該找到高斯密度函數。當我繪製VectorFFT時，該圖似乎是一個密度函數，但是它的值爲零，它沒有值1，它的值爲1.4689690914109。縮放必定存在一些問題。我嘗試使用Fourier.Inverse中的所有類型的FourierOptions和PI，2PI，sqrt（2PI）的所有類型的除

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如何訪問DenseMatrix的MathNET僞逆（）和AsArray（）函數？

我在MathNet翻翻的Matrix的文檔，並試圖以不同的方式初始化我的矩陣。 using MathNet.Numerics.LinearAlgebra; using MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double; Matrix<double> a = Matrix<double>.Build(3, 3, myDoubleArray); DenseMatrix

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MathNet Numerics - 傅立葉 - 「指定方法不支持」

我有一個C＃應用程序，我通過Nuget安裝了MathNet.Numerics 3.17.0。我正在嘗試使用fourier函數。當我運行這行代碼： Fourier.Forward2D(n); 它引發一個異常「不支持指定的方法」。 Console.WriteLine(MathNet.Numerics.Control.LinearAlgebraProvider.ToString()); 返回「

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System.ArgumentException：給定的數組太小

我想在點列表上使用FFT濾波器（每個點都有x和y座標），我應該得到一個list<Complex>。（含12點列表）以下測試代碼時，我得到這個錯誤 System.ArgumentException : The given array is too small. It must be at least 14 long. at MathNet.Numerics.IntegralTransforms.F

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FFT與Math.NET 4.0 - Complex32 []與複雜[]

我有一個問題，從我的數據集使用Math.NET .NET4.0計算FFT。我所使用的.NET 3.5 Math.NET像這樣沒有任何錯誤： public Ergebnisse_FFT_Abs_PSD_MNF FFT_Abs_PSD_MNF(double[] data) { Complex[] samples = new Complex[data.Length];

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如何在Math.NET中從DenseVector初始化Vector <double>？

最新Math.Net的版本（3.13）無法運行下面的C＃代碼： Vector<double> a; Vector<double> b = new DenseVector(a); 它顯示了以下錯誤消息： cannot convert from 'MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Vector<double>' to 'MathNet.Numerics.LinearA

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在C中使用線性最小二乘法進行2D三角測量＃

我正在使用MathNet進行矩陣和矢量的二維三角測量。這我我的代碼： public static double[] trilaterate2DLinear(double[] pA, double[] pB, double[] pC, double rA, double rB, double rC) { //Convert doubles to vectors for processi

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使用MathNet.Numerics的矩陣求逆

我在寫一些使用MathNet.Numerics.LinearAlgebra的C＃代碼，並嘗試將結果與教科書示例進行匹配。代碼的一部分確實在另一個數組「Zbus」一complex32陣列「YBUS」，並將其存儲的反轉： Matrix<Complex32> Ybus = Matrix<Complex32>.Build.Dense(numBuses, numBuses); Matrix<Comple

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Mathnet過濾截止頻率

所以我一直在嘗試在C＃中使用Mathnet過濾庫實現低通濾波器。我有一個問題，因爲我不知道如何使用該方法爲過濾器創建係數。有人能告訴我如何指定截止頻率（它必須以每個單位的採樣數）？例如，如果我希望截止頻率爲400Hz，那麼每個單位的採樣數是多少？謝謝。 public Filter(ISampleProvider _source, long Length, int _cutoff) {

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配件的Akima樣條曲線

我試圖用同樣的方法，因爲這工具，以適應在C＃中Akima樣條曲線：https://www.mycurvefit.com/share/4ab90a5f-af5e-435e-9ce4-652c95c3d9a7 這條曲線給我確切的形狀（曲線在達到頂峯後，我X = 30M，從樣本數據中的最高點）但是當我使用MathNet的阿克瑪功能，和情節來自同一數據集52分： var x = new List<dou