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我目前正在尝试使用吻 fft 将 fft 实现到 avr32 微控制器中以进行信号处理。我的输出有一个奇怪的问题。基本上，我将 ADC 样本（使用函数发生器测试）传递给 fft（实际输入，256 n 大小）并且检索到的输出对我来说很有意义。但是，如果我将汉明窗应用于 ADC 样本，然后将它们传递给 FFT，则峰值幅度的频率箱是错误的（并且与之前没有开窗的结果不同）。ADC 样本有 DC 偏移，因此我消除了偏移，但它仍然不适用于加窗样本。

下面是通过 rs485 的前几个输出值。第一列是没有窗口的 fft 输出，而第二列是有窗口的输出。从第 1 列开始，峰值位于第 6 行（6 x fs (10.5kHz) / 0.5N）给了我正确的输入频率结果，其中第 2 列在第 2 行（直流 bin 除外）有一个峰值幅度，这对我来说没有意义. 任何建议都会有所帮助。提前致谢。

假设我有以下配置单元表作为输入，我们称之为connections：

使用以下查询：

我正在生成以下输出：

我将如何生成：

仅使用 HQL 和“著名”UDF 是否可能（我宁愿不使用自定义 UDF 或 reducer 脚本）？

我目前正在阅读考试学习书Querying Microsoft SQL Server 2012。过去几个月我一直在学习 SQL，目前正在研究窗口函数。我来到这个应用程序问题，它让我想到了另一个问题，我将在下面列出：

因此，在 diffprev 和 diffnext 列中，它只列出了前一个值和下一个值之间的差异。如何列出所有行（按 custid 分区）的后续值之间的最大差异？所以只是扫描表，我看到在 custid 1 的历史中，后续行之间的最大差异是 548 美元。那么对于 custid 2，最大的差异是 390.95 美元。我可以看到这些值出现在与分区有关的所有行的 maxdiff 列中。

谢谢你帮助我学习！

我正在做路径分析，我需要查看一页通向何处。如何编写一个查询来获取所有具有特定值的先前记录的记录。

例如：

我只想返回 c 和 b

我正在尝试使用窗口函数来执行此操作，但我没有使用它们的经验并且完全失败了:-(

感谢您的回答！

我正在尝试通过将 sinc 信号（蓝色）与升余弦窗口（1+0.5*cos()）的脉冲响应进行卷积来执行频域窗口。

我得到的复杂输出以黑色绘制。但是，我想要一个看起来像用红色绘制的输出。

我在下面附上了相同的代码。任何帮助将不胜感激。

我正在尝试使用窗口和 CTE 来使用“Quirky Update”的替代方法来计算“运行性能”的复杂性。运行性能的快速计算是 ((1 + Running) * (1 + Daily)) - 1。此运行需要为当前行更新，然后用于下一行计算。当 AssetID 更改时，它会重置为 0。我发现的唯一替代方法是使用 exp(sum(log)) （显示在代码示例中），虽然数字在现实世界中是正确的，但使用起来太慢了，使用 Quirky Update 几乎是瞬时的。在我的示例中，我用窗口代替了每日计算，但是因为运行需要更新当前行并将其反映在下一行计算中，所以我想不出使用窗口和 CTE 来处理运行计算的方法。所以我的尝试是在类似于 Quirky Update 的更新语句中使用变量，它们是错误的。也许有一种类似于我每天计算的方式？在此先感谢，罗伯

我想知道在 Apache Flink 中配置摄取时间的情况下使用哪个挂钟。

在这里，我们读到摄取时间“一旦记录到达系统（在源），就将挂钟时间戳分配给记录”。

如果源是非并行的，我想与传入元组关联的时间戳是完全有序的，但是如果我使用并行源函数呢？
是否可能是并行源在 2 台不同的机器上运行，从而可以使用2 个不同的挂钟作为时间戳？

先感谢您

最近，我一直在研究一种算法来查找字符串中最长的回文（忽略空格和不区分大小写）。我一直在使用 Ruby，并且我开发了 这个窗口搜索算法。

我的问题是：有没有更快的方法来找到字符串中最长的回文（在非特定情况下）？

我需要在 Pandas 中按 Dataframe 索引计算很多聚合，并考虑按时间（月列）开窗。就像是：

我在每个列表中有 100-120 个属性：cat_columns 和 cont_columns 以及大约 150 万行。性能很慢（我已经等了 15 个小时）。如何加快速度？

可能正好有两个问题： 1. 我可以通过仅使用 Pandas 调整此代码来提高性能吗？2. 是否可以在Dask中计算相同的聚合（我读到它是 Pandas 上的多核包装器）？我已经尝试在 joblib 的帮助下并行工作。类似的东西（我还在 f 的原型中添加了 cont_columns）：

但是在 Pandas groupby 中出现无限递归错误。

熊猫高手，请指教！

谢谢！

谢尔盖。

我正在与 RapidMiner Windowing 运营商合作，以预测公司未来收入的价值。

数据集包含每个月的值，因此我使用的窗口大小为 12。但是，我无法提前 3 个月知道哪些值。我认为“地平线”参数是选择提前预测多少时间单位的参数，但这不起作用。

数据集示例：

我应该怎么做才能预测未来的一些值？假设 2016-11-01 和 2016-12-01 的值？

正如@awchisholm 建议的那样，这里是两个窗口过程。但是，我不知道预测未来几个月的值所需的参数。