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Fourier
复变函数matlab cplx,Matlab在复变函数中应用.doc
八年十一月MATLAB在复变函数中的应用复变函数的运算是实变函数运算的一种延伸,但由于其自身的一些特殊的性质而显得不同,特别是当它引进了“留数”的概念,且在引入了Taylor级数展开Laplace变换和
Fourier
HHyo
·
2023-09-03 20:24
复变函数matlab
cplx
【2023】数字信号处理之
Fourier
分析
目录一、基础概念1.时域2.频域3.
Fourier
分析=级数+变换
Fourier
级数
Fourier
变换离散谱连续谱4.欧拉公式!!!
QomolangmaH
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2023-08-28 17:14
数字信号处理
信号处理
人工智能
傅立叶分析
Fourier
变换及其应用(Brad G. Osgood)——第2章——
Fourier
变换
第2章
Fourier
变换2.1初识
Fourier
变换(AFirstLookattheFourierTransform)我们即将从
Fourier
级数过渡到
Fourier
变换。
ComputerInBook
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2023-08-12 03:01
数学与应用数学
傅里叶
傅立叶
Fourier变换
Fourier
变换极其应用(Brad G. Osgood)——第1章——
Fourier
级数(附录)
NotesontheConvergenceofFourierSeries)1.8.1借助Dirichlet核研究部分和:回到蜂鸣声问题(SdudyingpartialsumviaDirichletkernel:Thebuzzisback)1.8.2收敛速度和平滑度:
Fourier
ComputerInBook
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2023-08-12 03:01
数学与应用数学
傅里叶级数
傅里叶上采样方法——Deep
Fourier
Up-Sampling 论文简析
目录一、前言二、主要工作三、傅里叶上采样方法1.基本定理2.具体实施过程三、实验效果四、局限性五、疑惑点六、总体评价一、前言传统的上采样方式大多关注图像的局部像素信息,而忽视了全局信息。本文利用离散傅里叶变换(DFT),从频域的角度对图像进行上采样操作,不仅是对全局像素信息的充分利用,也为空域和频域的交互信息在多尺度傅里叶模型上的应用提供了基本方法。傅里叶变换作为一种酉变换,不改变信号的能量。在图
磷叶冰
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2023-08-11 14:33
人工智能
深度学习
计算机视觉
帕塞瓦尔定理(Parseval‘s theorem)的证明
1.Parseval定理帕塞瓦尔定理(Parseval'stheorem)表明了信号在时域和频域上的能量相等,即式中,是信号的
Fourier
变换,2.证明得证。
带着地球去浪一浪
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2023-08-09 15:09
概率论与随机过程
线性代数
几何学
概率论
Terminology Of Scientific Computing
Algebra:代数Vector:向两名Tensor:张量Geometry:几何Optimisation:优化Integration:积分
Fourier
/Laplacetransform:傅里叶/拉普拉斯变换
Natsu想当科学家
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2023-08-02 05:33
论文解读:LaMa:Resolution-robust Large Mask Inpainting with
Fourier
Convolutions
论文:https://arxiv.org/pdf/2109.07161.pdf代码:GitHub-advimman/lama:LaMaImageInpainting,Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutions,WACV2022目录1摘要:2主要贡献:3方法3.1网络前层的全局上下文3.2快速傅里叶卷积3.3快速傅里叶网络p
LeapMay
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2023-07-16 05:59
深度学习
人工智能
计算机视觉
基于QFT的量子加法器的原理与实现-mindspore quantum
1量子
Fourier
变换离散
Fourier
变换以一一个复向量x0,...,xN−1{x_0},...,{x_{N-1}}x0,...,xN−1为输入,输出的数据是如下复向量y0,...,yN−1{y_0
叶非花
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2023-06-23 03:56
量子计算
matlab
Fourier
变换--方波信号的分解与重建
N=200;%采用的数据点数dt=4/N;%采样的间隔forn=1:N%生成一个方波if(n*dt>=2)x(n)=0.8;elsex(n)=-0.8;endendfiguresubplot(2,1,1)plot((1:N)*dt,x)holdonplot((1:N)*dt,zeros(1,N),'k');xlabel('时间/s')ylabel('方波信号');title('原始信号');%下面
xiyangxiaoguo
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2023-06-18 19:55
量子计算:纠错码 & 量子算法
文章目录量子纠错码Shor码CSS码Steane码一般性错误容错量子计算量子算法量子
Fourier
变换Shor算法求阶问题(整数分解)求周期问题(离散对数)Grover算法量子纠错码对于量子态的纠错,与经典信息论中的纠错有着巨大的不同
山登绝顶我为峰 3(^v^)3
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2023-06-16 13:21
#
量子计算
量子计算
算法
【高数+复变函数】Laplace变换的卷积与逆变换
文章目录【高数+复变函数】Laplace变换的卷积与逆变换一、Laplace变换的卷积定理二、逆变换【高数+复变函数】Laplace变换的卷积与逆变换回顾在
Fourier
变换中的卷积定理:【高数+复变函数
小白有颗大白梦
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2023-06-09 07:39
复变函数
复变函数
简单理解傅里叶级数(
Fourier
Series)
转载:https://www.cnblogs.com/h2zZhou/p/8405717.html让·巴普蒂斯·约瑟夫·傅里叶男爵(1768-1830)猜测任意周期函数都可以写成三角函数之和。一、什么是频域从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间
野_方
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2023-04-18 20:20
自然语言处理中词嵌入降维方法-Random
Fourier
Feature
RandomFourierFeature介绍代码测试小结介绍RandomFourierFeatures(RFF)RandomFourierFeatures(RFF)RandomFourierFeatures(RFF)是一种用于处理高维数据的技术,它通过将高维输入数据映射到低维的随机特征空间来加速核方法的计算。这种技术特别适用于处理大规模数据集和大规模特征空间的机器学习问题,如图像分类、语音识别、自
高山莫衣
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2023-04-18 03:28
自然语言处理
torch
降维
词向量
小波分析
频域(
Fourier
)分析虽然具有准确的频率定位功能,但仅仅适合平稳时间序列分析。但是地学的许多特征(如径流、降雨、地震波等)随时间的辩护往往受到多种因素的综合影响,大都属于非平稳时间序列。
xiaofeixiazyh
·
2023-04-06 14:40
一、Python时间序列小波分析——实例分析
小波分析是在
Fourier
分析基础上发展起来的一种新的时频局部化分析方法。小波分析的基本思想是用一簇小波函数系来表示或逼近某一信号或函数。小波分析原理涉及到傅里叶变换,并有多种小波变换,有点点小复杂。
hj_caas
·
2023-04-05 06:45
小波分析
python
matlab
开发语言
傅立叶分析
Python图像处理【8】使用低通滤波器模糊图像
使用低通滤波器模糊图像0.前言1.频域中的不同类型的核与卷积1.1图像模糊分类1.2使用不同核执行图像模糊2.使用scipy.ndimage滤波器模糊图像2.1使用
fourier
_gaussian()函数
AI technophile
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2023-03-24 01:24
Python图像处理实战
python
图像处理
计算机视觉
matlab学习笔记(八)
MATLAB求解二、连续时间信号的频谱图三、MATLAB分析LTI系统的频率特性一、傅里叶变换的MATLAB求解MATLAB的symbolicMathToolbox提供了直接求解傅里叶变换及逆变换的函数
fourier
14077526
·
2023-03-14 07:31
matlab
学习
开发语言
Matlab积分运算
1.积分函数int定积分:不定积分:2.多重积分二重积分:三重积分:3.泰勒公式展开4.
Fourier
傅里叶级数把复杂的周期函数用简单的三角级数表示。
金_大虾
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2023-02-03 10:15
Matlab
03.
fourier
transform(傅立叶变换)
一:演示原图傅里叶变换原本四个角比较亮(低频),经过四个角平移到中心,中心会比较亮中心亮的是低频;四周暗的是高频;将图像四周置0(暗的区域)后,傅里叶反变换图像:将图像中心置0(亮的区域)后,傅里叶反变换图像:二:什么是频域?红色图像:时域图像;蓝色图像:频域图像;三:傅里叶变换的由来三:傅里叶变换算法(DFT/FFT)四:源码fft2d.py#-*-coding:utf-8-*-importnu
zzyzxb
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2023-01-31 15:11
图像处理
python
OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视讯流的模糊检测
)forblurdetectioninimagesandvideostreams】,原文链接:https://www.pyimagesearch.com/2020/06/15/opencv-fast-
fourier
-transform-fft-for-blur-dete
周旋机器视觉
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2023-01-31 14:05
计算机视觉
python
opencv
小波神经网络WNN学习笔记(附具体例子代码)
小波变换:小波变换是以
Fourier
分析为基础的一种新的数学变换手段,它克服了
Fourier
变换的局限性以及加窗
Fourier
变换的窗口不变的缺点。
咕咕咕姑姑
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2023-01-31 10:42
神经网络
学习
机器学习
c语言级数求和函数,级数求和公式,Sum of series formula,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典...
补充资料:
Fourier
级数的求和
Fourier
级数的求和summationofFourierseriesl如lrier级数的求和【阳~d洲ofF以lriersenes;c扭-、,.pooa川.ep:加
bibbobi
·
2023-01-29 11:42
c语言级数求和函数
用Python绘制傅里叶级数和泰勒级数逼近已知函数的动态过程
文章目录Taylor级数
Fourier
级数本文代码:
Fourier
级数和Taylor级数对原函数的逼近动画Taylor级数级数是对已知函数的一种逼近,比较容易理解的是Taylor级数,通过多项式来逼近有限区间内的函数
微小冷
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2023-01-29 11:01
#
Python可视化
线性代数
算法
Fourier
Fourier级数
Taylor级数
[numpy]Discrete
Fourier
Transform (numpy.fft)
TheSciPymodulescipy.fftisamorecomprehensivesupersetofnumpy.fft,whichincludesonlyabasicsetofroutines.StandardFFTsfft(a[,n,axis,norm])Computetheone-dimensionaldiscreteFourierTransform.ifft(a[,n,axis,nor
12..
·
2023-01-28 10:19
numpy
numpy
python
【傅里叶变换交互式入门】
http://www.jezzamon.com/
fourier
/zh-cn.html如果觉着帮到你的话,!!!^_^码字不易,大家的支持就是我坚持下去的动力。点赞后不要忘了我哦!
AXYZdong
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2023-01-27 16:47
matlab 小波分析实例,小波分析MATLAB实例
1、到小波分析1背景传统的信号理论,是建立在
Fourier
分析基础上的,而
Fourier
变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性。
吕沛沛
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2023-01-21 14:43
matlab
小波分析实例
python时间序列小波分析_时间序列的小波分析
其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如
Fourier
变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。
weixin_39733812
·
2023-01-20 13:24
python时间序列小波分析
计算机视觉Computer Vision课程学习笔记六之
Fourier
Analysis傅里叶分析
第六章傅里叶分析处理图像频率信息图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。这样通过观察傅立叶变换后的频谱图,也叫功率图,我们首先就可以看出,图像的能量分布,如果频谱图
我不是zzy1231A
·
2023-01-18 16:14
计算机视觉
学习
傅立叶分析
ts11_pmdarima_edgecolor_bokeh plotly_Prophet_
Fourier
_VAR_endog exog_Granger causality_IRF_Garch vola
Ints10_UnivariateTS模型_circlemarkpAcf_ETS_unpackproduct_darts_bokehbandinterval_ljungbox_AIC_BIC_LIQINGLIN的博客-CSDN博客ts10_2UnivariateTS模型_pAcf_bokeh_AIC_BIC_combineseasonal_decomposetwinxylabel_boldpart
LIQING LIN
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2023-01-17 11:56
python
matlab 功率谱密度 汉宁窗_【转】功率谱密度相关方法的MATLAB实现
1.基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行
Fourier
变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。
weixin_39596720
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2023-01-12 19:41
matlab
功率谱密度
汉宁窗
Matlab中fft作频谱横纵坐标
matlabFFT横坐标问题:前人关于FFT横坐标的详细阐述我们知道
Fourier
分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处
yundanfengqing_nuc
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2023-01-11 13:34
MATLAB
数字信号处理
关于Gaussian filter (高斯滤波器)
以下只能说是再加点东西,大多是我没懂的,欢迎补充和讨论:-高斯函数的
fourier
转换是它自己(但没明白优点是什么。。。)
pyramide
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2023-01-10 17:00
滤波器系列
filter
用matlab求傅里叶变换
以求解下面的傅里叶变换为例核心代码:Fw=
fourier
(ft)代码:clearall;closeall;ft=sym('exp(-1i*t)*(heaviside(t))')%ft=sym('sin(
请我吃炸鸡
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2023-01-04 21:25
matlab
Deep
Fourier
Up-Sampling 阅读笔记
深度傅里叶上采样NeurIPS2022论文链接主页链接代码链接摘要:现在的卷积神经网络广泛采用空间下/上采样进行多尺度建模,但空间上采样算子(例如,插值、转置卷积、up-pooling)严重依赖于localpixelattention,无法探索全局相关性。根据频谱卷积理论,傅里叶上采样遵循全局建模特性。与使用局部相似性执行上采样的空间上采样不同,傅里叶上采样不遵循这种局部特性,因而更具挑战性。本研
AnZhiJiaShu
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2023-01-04 07:20
深度学习
计算机视觉
人工智能
图像处理数学方法
到上世纪六七十年代为止,以
Fourier
分析为代表的线性处理方法占据了几乎整个数字图像处理领域。
weixin_33717298
·
2022-12-31 14:08
人工智能
图像处理数学方法(转)
到上世纪六七十年代为止,以
Fourier
分析为代表的线性处理方法占据了几乎整个数字图像处理领域。
hitzqb
·
2022-12-31 14:36
2006年11月
图像处理
工具
internet
框架
fft
网络
【图像隐写】FRFT+SVD盲水印嵌入+攻击+提取【含Matlab源码 1757期】
⛄一、基于分数阶傅立叶变换的水印算法简介1分数阶傅立叶变换FRFT可以解释为信号在时频平面内坐标轴绕原点逆时针旋转任意角度后构成的分数阶
Fourier
域上的表示方法,它的基本定义是从线性积分变换的角度给出的
Matlab领域
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2022-12-30 11:21
Matlab图像处理(进阶版)
matlab
开发语言
对
fourier
变换微分性质的深入理解
1变换的目的,意义,应用。2傅里叶级数与傅里叶变换的区别和联系3连续傅里叶变换,离散时间傅里叶变换,离散傅里叶变换,序列的傅里叶变换,各自的定义,区别,联系。3快速傅里叶变换的实质,常用的算法之间的区别和联系,各自的优势。4fft的应用讨论:1、变换是时间变量函数变成相应变换域的某种变量函数,这样使运算简单,处理方便。变换域变换有FT(以频域特性为主要研究对象)、LT与ZT(注重研究极点及零点分析
文质彬彬online
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2022-12-28 16:25
数学
resolution-robust large mask inpainting with
fourier
convolutions
Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutions(2021)_studyeboy的博客-CSDN博客_分辨率稳健的大掩膜修复[Paper]Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutions(2021)[Code]saic-mdal/lama基于傅里叶卷积的分辨率
Kun Li
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2022-12-28 08:45
电商算法与创意生成
计算机视觉
深度学习
cnn
Gabor滤波器及其在OpenCV中的使用
本文转自:https://www.jianshu.com/p/f1d9f24821911对Gabor滤波器的理解
Fourier
变换是一种信号处理中的有力工具,可以将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征
夏华东的博客
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2022-12-26 13:19
小波分析中图像压缩
结果显示总结前言一维的处理通常属于线性型,但生活在三维空间中,最为主要的还是对于二维平面的处理,最为常见的便是对于图像的处理,小波分析就是对于图像信号的处理,小波就是指小的波形,小波就是衰减的波形,不同于我们常见的
Fourier
南国忆潇湘
·
2022-12-24 02:01
图像处理
二维目标
压缩
机器学习
深度学习
计算机视觉
图像识别
信息压缩
matlab 计算周期信号功率谱密度,功率谱密度相关方法的MATLAB实现
功率谱密度相关方法的MATLAB实现1.基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行
Fourier
变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。
alias e
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2022-12-22 15:28
matlab
计算周期信号功率谱密度
随机信号功率谱估计方法matlab仿真
引言信号的频谱分析是研究信号特性的重要手段之一,对于确定性信号,可以用
Fourier
变换来考察其频谱性质,而对于广义平稳随机信号,由于它一般既不是周期的,又不满足平方可积,严格来说不能进行
Fourier
朱小吉
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2022-12-22 15:23
matlab
基于Gabor滤波器的指纹图像增强处理算法matlab仿真
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述Gabor变换是一种加窗短时
Fourier
变换(简单理解起来就是在特定时间窗内做
Fourier
变换),是短时
Fourier
变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况
Simuworld
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2022-12-17 08:49
MATLAB仿真源码
matlab
Gabor滤波器
指纹图像增强
auto_sarima
fourier
分量
前言auto_sarima使用非常简单,只需输入周期M即可;比如上一篇提到的kaggle商品预测比赛,每年的圣诞节(12月)会有一波大的销量上涨;此时可以设置周期m=12(即12个月一个周期);model=auto_arima(train,seasonal=True,m=12)问题:在我的场景,需要使用m=168为周期;由于m最后是作为幂次方进行运算的,所以计算会非常慢,而且效果也不好;解决使用f
帅气的Ezio
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2022-12-16 18:54
机器学习/
数据挖掘
人工智能
捕获摄像头进行直方图均衡化
频率域图像增强:在
Fourier
变换的基础上处理。一幅图像被压缩为直方图后,空间信息丢失了性质1:一个特定的图像有唯一的
兼收并蓄和
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2022-12-15 09:07
图像处理
计算机视觉
python
图像处理
Fast
Fourier
Convolution 阅读笔记
快速傅里叶卷积论文链接NeurIPS2020摘要:目前深度网络中的普通卷积以局部且固定scale的方式运行(例如,面向图像的任务广泛采用3×3kernel),导致网络低效连接两个远距离位置。本文提出了一种具有non-local感受野和卷积单元内cross-scalefusion的新卷积算子:快速傅里叶卷积(FastFourierConvolutionFFC)。根据傅里叶理论中的谱卷积定理,全局谱域
AnZhiJiaShu
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2022-12-13 18:08
深度学习
计算机视觉
神经网络
Resolution-robust Large Mask Inpainting with
Fourier
Convolutions(2021)
[Paper]Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutions(2021)[Code]saic-mdal/lama基于傅里叶卷积的分辨率稳健的大型掩码修复现在的图像修复系统,尽管取得了重大进展,但经常与大面积缺失区域、复杂几何结构和高分辨率图像做斗争。我们发现造成这种情况的主要原因之一是修复网络和损失函数都缺乏有效的感受野。为缓
studyeboy
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2022-12-13 18:38
深度学习
算法
人工智能
计算机视觉
神经网络
Lama:《Resolution-robust Large Mask Inpainting with
Fourier
Convolutions》解读及实操
最近任务需求跟图像inpainting相关,因此调研使用了多个较新的开源模型,例如crfill、RePaint、Lama等。综合比较之下Lama的速度、效果都是最佳的,并且支持自定义输入尺寸进行推理(而非必须固定输入尺寸)。因此结合Lama论文进行实操,记录如下。一、总体方法&创新点1、总体方法流程:对于输入原图x,使用一个二进制掩膜m进行遮罩x⊙m,形成一个四通道的输入tensor:x′=sta
Luk_ke
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2022-12-13 18:36
深度学习
计算机视觉
人工智能
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