波形识别： waveEncode： 字符转换成波形； waveDecode：将波形转换成字符；无线通信实现传输信息完整源码： waveEncode.c#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#incl
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。一、分类算法概述解决分类问题的方法很多 ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方
示波器的使用和莉萨如图形的调节 一、示波器的作用 1.广泛的电子测量仪器； 2.测量电信号的波形（电压与时间关系）； 3.测量幅度、周期、频率和相位等参数； 4.配合传感器，测量一切可以转化为电压的参量（如电流、电阻、温度磁强等）二、工作原理 1.组成： 2.电子偏转：电子在水平/垂直方向受电场力。 3.电子扫描：在水平偏转板上加锯齿波电压，电子束在水平方向周期性地来回扫动，屏幕出现水平亮线，称为
Python脚本文件Switching重要！跳过PSCAD认证！除了在前篇中提到过需要修改的代码（跳过登录）：pscad = mhrc.automation.launch_pscad(pscad_version=pscad_version, fortran_version=fortran_version)修改为pscad = mhrc.automation.launch_pscad(p
【MIMICIII应用】（一）MIMICIII波型数据库说明 MIMIC-III数据库MIMIC-III波形数据库数据文件说明使用说明 信息整理自官网 https://physionet.org/content/mimic3wdb-matched/1.0/ MIMIC-III数据库多参数智能监测数据库（MIMIC-III）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。该数据库于2006年由美
心电图中的各个波形都包含了非常多的信息，例如RR间期可以反映心动周期的时限；相邻心动周期的 RR 间期的比值可以反映室性早搏；R 波和 S 波幅值的比值和 R 波和 S 波之间的时限可以反映房性早搏等异常情况，等等 所以识别这些波形以及提取相应特征对我们后续做心律失常的分类很重要。我们在用算法做心律失常判别分类之前，有两个关键点：第一步： 识别检测ECG信号中的波群（目前主要是先定位QRS波群，再
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2023-10-24 00:10:46
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# Python 如何识别波形突变
在信号处理领域，波形突变识别是一项重要任务。波形突变通常指的是信号在某一时刻或某一区间内发生突然的变化，这种变化可能是幅度的增大或减小，频率的变化，或者相位的突变等。在本文中，我们将探讨如何使用Python来识别波形突变。
## 波形突变识别的基本概念
波形突变识别主要涉及以下几个步骤：
1. **信号预处理**：对原始信号进行滤波、去噪等操作，以提高信
文章目录0 简介1 人脸识别 - 常用实现技术1.1 基于几何特征的人脸识别方法1.2 初级神经网络方法。1.3 深度学习方法。2 人脸识别算法缺陷3 人脸识别流程3.1 相关数据集3.2 对齐3.3 仿射变换3.4 人脸目标检测3.5 人脸特征提取3.5.1 分类模型有哪些3.5.2 度量学习模型——FaceNet为例3.6 人脸识别（特征分类）3.6.1 欧氏距离3.6.2 余弦距离3.6.
python数据分析之matplotlib1、什么是matplotlib？2、matplotlib 基本要点3、matplotlib 的散点图、直方图、柱状图3.1 对比常用统计图3.2 绘制散点图3.3 绘制条形图3.4 绘制直方图4、更多的画图工具 1、什么是matplotlib？学习matplotlib有两点理由：1.能将数据进行可视化,更直观的呈现2.使数据更加客观、更具说服力 就如下图
金融时间序列具有非线性、高频性、随机性等特点，其波动情况不仅与当前股票市场、房地产市场、贸易市场等有强联动性，而且大幅度起伏对于其他市场有较大的影响和冲击。由于金融市场受多种因素影响且各影响因素间也存在一定复杂动态交互关系，导致金融时间序列成为一个具有非平稳性、时序相关性等特征的复杂系统，更加准确地把握金融时间序列的走势风向能够引导投资者正确的投资行为，相关的预测研究成为近几年的研究重点。因此，构
# 使用 Python 检查音频波形的算法
声音信号是一种重要的信号类型，广泛应用于音乐、语音处理及其他音频应用中。音频波形则是声波在时间轴上的表现。在这一篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 检查音频波形，并且展示一些简单的算法和可视化工具。
## 什么是音频波形？
音频波形是音频信号在时间上的变化图像。波形图通常用于分析音频的特性，例如音量、频率和节奏。当我们高能量的音频信号被记录
1 巴特沃斯滤波器使用巴特沃斯滤波器进行处理，输入频率范围与阶数，返回值是IIR滤波器的分子b和分母a的多项式系数向量。我们所设定的带通频率在0.5-2HZ之间。又根据采样定理，采样频率要大于两倍的信号本身最大的频率，才能还原信号，所以要归一化截止频率。经过调试发现滤波器阶数是4时效果最好。代码如下所示。def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=
在图像处理中，我们会频繁用到这三个概念，这里整理了网上优秀的博客。供大家交流学习。一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域 频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述
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2023-09-18 09:34:58
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用python绘制八种数据编码方式的波形图2020春季北京航空航天大学计算机学院物联网引论课程作业，介绍八种常见数据编码方式并实践画出波形图。本文使用了python中的二维图像模块matplotlib。博主在信号与通信原理方面功底不深，如有表达不准或错误敬请指出。物联网或通信领域有许多种常用的数据编码方式，这些编码方式在不同的通信机制下能够分别发挥优势帮助我们进行数据传输。本文用示例讨论以下八种数
文章目录0 前言2 项目背景3 任务描述4 环境搭配5 项目实现5.1 准备数据5.2 构建网络5.3 开始训练5.4 模型评估6 识别效果7 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今
之前在《浅谈移动平台创新玩法》简单的猜测了easyar中使用的图像识别算法，基于图片指纹的哈希算法的图片检索 。后再阿里引商大神的指点下，意识到图片检测只适用于静态图片的识别，只能做AR脱卡（不进行图像追踪），简单地说就是如果图片有角度翻转，光线明暗的变化都会改变图片自身的指纹哈希值，无法做到跟踪识别。那要如何进行跟踪识别呢？我们用的是akaze，整个匹配流程采用的是基于特征提取加kmeans
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。工业场景的图像文字识别更加复杂，出现在很多不同的场合。例如医药品包装上的文字、各种钢制部件上的文字、容器表面的喷涂文字、商店标志上的个性文字等。在这样的图
形态学滤波定义结构元素形态学处理的核心就是定义结构元素，在OpenCV-Python中，可以使用其自带的getStructuringElement函数，也可以直接使用NumPy的ndarray来定义一个结构元素。 函数原型：Mat getStructuringElement(int shape, //核的形状 0：矩形 1：十字交叉形 2： 椭圆
有的人第一次使用示波器可能会被示波器的一堆理论知识绕晕，从而丧失学习的兴趣。如果我们一开始能先学习如何测量一个简单的信号，快速的入门和获得成就感，也许就更有动力去学习和了解示波器。基于这种想法，在学习一些理论知识之前，我们可以先来看看如何用示波器测量一个简单的信号。准备工具：示波器，探头第一步：示波器开机，然后将探头与示波器相连 第二步：找到示波器的方波校准信号输出端
文章目录前言一、实体识别简介1.实体识别2.复杂情况下的实体识别二、几种标注方法1.指针标注2.多头标注3.片段排列+分类三、数据层面的问题 前言参考资料：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化一、实体识别简介1.实体识别实体识别的难点一方面在于一些复杂实体难以有效训练识别，另一方面在数据层面的问题。要做实体识别模型训练，那么就要进行实体标注。常见的标注策略就是使用
