一，多线程信号量：是一种用于提供不同进程之间或者一个给定的不同线程间同步手段的原语。信号量多用于进程间的同步与互斥。信号量是解决互斥共享资源的同步问题而引入的机制。一个信号量管理一个内部计数器，该计数器因acquire()方法的调用而递减，因 release()方法的调用而递增。 计数器的值永远不会小于零；当acquire()方法发现计数器为零时，将会阻塞，直到其它线程调用release()方法。
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2024-07-23 10:09:51
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# Python 信号数据的频谱分析
在信号处理领域，频谱分析是一项非常重要的工作，它可以帮助我们了解信号的频率成分和特性。Python作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行频谱分析。本文将介绍如何使用Python对信号数据进行频谱分析，并展示如何通过绘制饼状图和流程图来可视化分析结果。
## 什么是频谱？
频谱是信号在频率域上的表示，可以告诉我们信号中不同频率成分的强度或能量
原创
2024-06-10 04:41:02
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心电信号的特征提取、分析与处理1.生物医学信号的特征提取与分析方法2.生物医学信号的滤波方法数据来源：MIT-BIH数据库（可从以下数据中任选两组进行实验） 给出4组不同病例的心电信号数据，分别命名为“100-2-3”，“105-2-3”，“109-2-3”，“111-2-3”，每组数据以“.mat”形式存储。 每组数据长度N=2048，采样率fs=360Hz(硬件采集心电信号时，每秒采集360个
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2023-07-07 16:38:39
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在处理信号数据划分频带的问题时，我们通常需要将信号数据划分成多个频带以进行分析和处理。本文将详细记录这个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析及扩展阅读。
### 备份策略
在进行频带划分之前，合理的备份策略是非常必要的。备份流程如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B[选择存储介质]
B --> C{存储介
# Python 振动信号数据处理
在现代工业和科学研究中，振动信号的监测和分析起着至关重要的作用。这种信号可以用来评估机器的运行状态、预防故障、优化维护策略等等。本文将介绍如何使用Python进行振动信号数据的处理，包括基本概念、数据分析方法及一些实用的代码示例。
## 振动信号的基本概念
振动信号可以视为一组随时间变化的数值数据，通常由加速度、速度或位移传感器采集。分析这些信号可以帮助我
原创
2024-10-27 04:48:46
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作者：桂。一、信号基本模型根据波动方程，对于球面坐标：可以得出单频解：当信号距离接收单元距离非常远（L >> λ）时，即可认为远场，这时候球面波可近似看作平面波对应的解：其中k =2pi/λ，称为波数矢量，其大小表示单位波长的周期数。 二、窄带信号 A-窄带定义 关于窄带信号的定义不唯一，先从实际情况入手分析分析，例如一般谱估计需要2*pi*d*sin(theta)/λ，
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2023-06-07 11:36:47
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网络布线与数制转换 什么叫信息、数据、信号？三者间的关系？信息是一切事物存在方式和运动状态的本质属性和客观反映。在计算机网络中：信息可以解释为数据、消息中所包含的意义，可以使它们所描述的事件的不确定性减少；数据是指数字化的信息。在数据通信过程中，被传输的二进制代码（或者说数字化的信息）称为数据。数据是信息的表现形式或载体；信号是数据在传输过程中的电磁波的表示形式，因此数据只有
# Python 时序信号数据聚类
时序信号数据（Time Series Data）是指按照时间顺序排列的数据点。这类数据广泛应用于金融、气象、健康监测等领域。对于时序信号数据，聚类可以帮助我们识别相似的数据模式，从而提取有价值的信息。本文将介绍如何使用Python进行时序信号数据聚类，并提供简单的代码示例。
## 1. 理论基础
聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分到同一组（簇）
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原创
2021-09-08 17:21:20
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原创
2022-01-25 11:45:19
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一、数据分析概念：广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。二、数据分析流程
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2024-06-11 10:49:40
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**这一部分是一些简单的数据处理的算法。**33.1小波变换 小波变换是信号分析手段。能够刻画某个问题的特征量往往是隐藏在一个信号中的一个或者某些分量中，小波变换可以把非平稳信号分解成表达不同层次，不同频带信息的数据序列，也就是小波系数。选取适当的小波系数也就是完成了信号的特征提取。3.1.1基于小波变换的特征提取方法 主要有四种方法，如表格汇总： 3.1.2小波基函数 3.1.3小波变换 3
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2023-08-21 02:39:53
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文章目录前言一、阶次分析原理二、使用步骤1.主要代码2.示例Demo3.计算结果在这里插入图片描述总结 前言在变转速旋转机械故障诊断中，阶次分析是目前比较有效的分析方法。阶次分析的实现需要依托设备转速曲线和振动信号，转速曲线则基于脉冲信号，因此，阶次分析需要硬件采集器能同步采集设备的脉冲信号和振动信号。一、阶次分析原理阶次分析核心是将等时间间隔采样信号转换为等角度间隔采样，角域重采原理如下图所示
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2023-09-21 16:14:21
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ERP数据《Interaction of Bottom-up and Top-down processing in the fast visual analysis of natural ...
原创
2022-01-24 15:35:15
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GPS 上电后，每隔一定的时间就会返回一定格式的数据，数据格式为：$信息类型，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x，x每行开头的字符都是'$'，接着是信息类型，后面是数据，以逗号分隔开。一行完整的数据如下：$GPRMC,080655.00,A,4546.40891,N,12639.65641,E,1.045,328.42,170809,,,A*60GPRMC 最小定位信息...
原创
2021-07-13 10:09:04
1876阅读
医院微信号数据架构的建立不仅仅是技术上的需求，更是实现信息共享与患者服务优化的重要步骤。随着医疗行业数字化的推进，医院需要构建一套完备的数据架构，以便整合患者信息、医疗记录和实时互动。接下来，让我们逐步深入这个“医院微信号数据架构”的构建过程。
## 一、背景描述
在构建医院微信号数据架构之前，我们首先需要理解现有系统的需求。通过分析，可以将需求归纳为以下几个关键象限。这里的四个象限分别对应患
# Java解析雷达信号数据的入门指南
在当前的科技时代，雷达信号数据分析在许多工业和科研领域中都有着重要的应用。对于刚入门的开发者，了解如何用Java解析这些数据是一个很好的实践项目。本文将指导你完成这一过程，并提供必要的代码示例和说明。
## 解析雷达信号数据的流程
我们将整个解析过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
ERP数据
《Interaction of Bottom-up and Top-down processing in the fast visual analysis of natural scenes》相关的数据集地址：
https://sccn.ucsd.edu/~arno/fam2data/publicly_available_EEG_data.html
《An efficient P3
原创
2021-09-08 17:42:44
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# 信号数据分析类问题模型实现指南
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现信号数据分析类问题模型的整体流程，具体的步骤如下：
```mermaid
graph TD;
A(收集数据) --> B(数据预处理);
B --> C(选择模型);
C --> D(训练模型);
D --> E(评估模型);
E --> F(优化模型);
F -->
原创
2024-07-11 05:26:19
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上篇说道这篇那应该写PCA，但是……，也不知道忙啥了，就一直没写，再拖拖……，用到之后在写吧！！！ 【一维卷积】【二维卷积】一维卷积物理意义数学意义二维卷积二维卷积的实现预处理滚动卷积运算Matlab代码 一维卷积物理意义说一下理解：视频里说的卷积，就是跟“傅里叶变换”、“拉普拉斯变换”一样的，都是对信号的或者说是函数的图像的分解，“傅里叶”是把信号分解成正弦信号，“拉布拉斯”是在傅里叶的基础上增
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2024-10-25 13:10:20
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