数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)，1978年由 Charnes、Cooper和Rhodes创建的一种绩效评价技术(performance technique) 。采用多投入、多产出数据对多个决策单元(Decision Making Unit) 的相对效率进行评价因DEA的诸多优势，被广泛应用于效率和生产率评价。其中，包络的意思是对不同决策单元进行效率评价时
# Python 曲线包络的科学探索
在信号处理和数据分析中，曲线包络（envelope）是一种重要的工具。它用于表示波形的包络线，常见于音频信号处理、医学信号分析、通信信号处理等领域。本文将介绍如何在 Python 中利用流行的科学计算库来实现曲线包络的提取，并提供相关示例代码。
## 什么是曲线包络？
曲线包络可以被看作是信号在某个局部范围内的最大或最小值的轮廓线。简单来说，对于一个周期
# Python绘制数据点的包络曲线
## 1. 引言
在数据分析和可视化中，绘制数据点的包络曲线是一项常用的技术。通过包络曲线，我们可以快速识别数据的趋势和离群值。本文将介绍如何使用Python实现绘制数据点的包络曲线。
## 2. 整体流程
下面是绘制数据点的包络曲线的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算包络曲线数据]
Python-绘制曲线的包络线之前分享过matlab如何绘制包络线（传送门：Matlab绘制信
原创
2021-11-19 17:12:04
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Table of Contents01 基本功能的实现方法02使用类实现功能03总结04修改数据目的：在不修改函数内部的前提下修改函数功能01 基本功能的实现方法#问题：初中学过函数（y=kx+b, y=ax^2+bx+c）#以y=kx+b为例，计算一条线上多个点：给x得y#法1 不能重用
k=1
b=2
y=k*x+b
#法2同线多点时，k b不能保存
def line_2(k,b,x):
个人分类： 机械故障声学诊断数字信号处理最近做项目要提取一个声音信号的包络波形，所以花了点时间研究各种包络提取的算法。所谓包络检测又叫幅度解调，在许多领域都有重要的应用。如果载波信号是确定的，那么通常可以采用同步解调的方式，这种方式的信噪比最好，对信号中混入的噪声的抑制能力最强。所谓同步解调是通讯领域通常的叫法。在信号检测领域，这种方式通常称为“相敏检波”，锁相放大器（Lock-in&n
针对大家评论区给出的很多问题，作者一直都有关注，因此在这里又写了一篇文章，而且思路与这篇文章有不同之处，至于具体的不同之处放在下一篇文章了，大家感兴趣的可以移步观看，下一篇文章可以说是作者的呕心力作。(4条消息) 白鲸优化算法优化VMD参数，并提取特征向量，以西储大学数据为例，附MATLAB代码_今天吃饺子的博客好了，废话到此为止！接下来讲正文！同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X1
## 实现Python包络的流程
```mermaid
flowchart TD
A(理解Python包络) --> B(创建项目文件夹)
B --> C(创建setup.py文件)
C --> D(编写setup.py文件)
D --> E(构建包)
E --> F(上传包)
F --> G(安装包)
```
### 1. 理解Python包络
文章目录一、介绍一下Plotly库二、Plotly可以做哪些可视化三、各类统计图3.1 绘制散点图3.1.1 一般案例3.1.2 更多散点图的示例3.1.2.1 绘制二维散点图3.1.1.2 绘制三维散点图3.1.1.3 绘制带气泡大小和颜色的散点图3.1.1.4 绘制带趋势线的散点图3.1.3 绘制散点图的参数说明3.2 绘制折线图3.2.1 一般示例3.2.2 更多折线图的示例3.2.2.1
1.matplotlib绘制一元二次方程曲线# matplotlib绘制一元二次方程曲线
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(-100,100)
y = [i**2 for i in x]
plt.plot(x,y)
# matplotlib保存图片
plt.savefig('一元二次方程曲线图片保存.png')
plt.show()2.matplo
# Python包络直线
## 简介
在数学和计算几何中，包络直线是指一系列曲线中相切于另一曲线的曲线，例如一条直线。包络直线在物理学、信号处理、机器学习等领域都有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用Python来计算曲线的包络直线，通过示例代码演示如何实现包络直线的计算。
## 包络直线的定义
包络直线是一系列曲线中切线与另一条曲线相切的直线。在二维空间中，包络直线可以用一条直线来表示；
# Python求包络的科普文章
在数据分析和信号处理领域，包络（Envelope）分析是一项非常重要的技术。在图像、音频、光谱等信号中，包络可以帮助我们提取出信号的主要特征，为后续的数据处理和分析提供便利。这篇文章将介绍如何使用Python求包络，并提供相关的代码示例和可视化图形。
## 一、什么是包络
包络通常指的是信号中主要变化趋势的曲线。在一个周期信号中，包络可以帮助我们观察信号的整
引言交叉熵(Cross Entropy)是香农信息论中一个非常重要的概念，它在深度学习和机器学习中常常被用作损失函数，给定真实类标签分布，为训练过程中模型的类别预测概率分布，交叉熵损失函数可以用于衡量和的相似性，从而提供了优化神经网络参数的梯度。本文会通过回答以下四个提问更全面更深入地去了解交叉熵。问题1：为什么交叉熵可以用于度量两个概率分布之间的差异性？问题2：两个概率分布交叉熵的最小值是多少？
# 如何在Python中实现包络谱
## 介绍
包络谱（Envelope Spectrum）是一种用于分析信号特征的频谱，可以帮助揭示信号中的潜在特征和异常。在工程信号处理中，包络谱分析常用于故障诊断与健康监测，例如机械部件的振动分析。
本教程将结合实际步骤，通过Python实现包络谱的计算。接下来我们将简要概述整个流程，并详细阐述每一步所需的代码和实现方法。
## 整体流程
在开始之前
一、matplotlib包如何使用？#导入matplotlib包的pyplot模块import matplotlib.pyplot as plt1. plot用于绘制折线图'''第1步：定义x和y坐标轴上的点'''#x坐标轴上点的数值x = [1, 2, 3, 4]#y坐标轴上点的数值y = [1, 4, 9, 16]'''第2步：使用plot绘制线条第一个参数是x的坐标轴，第二个参数是y的坐标轴
# Python包络面概述
在数据分析与科学计算领域，包络面（Envelopes）是一种常用的方法，可以帮助我们理解数据的分布特征，提取重要信息。包络面技术在信号处理、图像分析和函数近似等领域都有广泛应用。本文将介绍包络面的基本概念，并通过Python实现一个简单的包络面示例，帮助读者深入理解这一重要工具。
## 什么是包络面？
包络面是通过一系列点构成的表面，可以用来描述某个对象的外轮廓。
# Python画图 曲线超出了坐标范围的解决方法
## 1. 简介
在使用Python进行数据可视化时，有时候我们会遇到曲线或折线图超出了坐标范围的问题。这可能导致曲线无法完整显示，影响数据的可视化效果。本文将针对这个问题提供解决方法，并指导初学者如何实现。
## 2. 解决流程
下面是解决这个问题的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
|
傅里叶谱（即频谱）表示：某一点频率上的幅值表示在整个信号里和在整个时间范围内，有一个含有此频率的三角函数组分。（横坐标为频率，纵坐标为幅值）边际谱：作用不同：边际谱可以处理非平稳信号，如果信号中存在某一频率的能量出现，就表示一定有该频率的振动波出现，也就是说，边际谱能比较准确地反映信号的实际频率成分。而傅里叶变换只能处理平稳信号（作用类似于时频谱，表示在某个频率点是否有幅值的频率。）（横坐标为频率
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包，使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前，需要引进它，语法如下：import scipy这样你就可以用 scipy 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如插值、积分和优化。numpy.inter
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2023-08-29 11:06:44
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目录一、基本介绍1.1原理1.2CCR模型 1.3BCC模型 二、代码2.1MATLAB代码 2.2Python代码三、案例分析3.1案例介绍3.2案例分析3.3案例求解一、基本介绍1.1原理数据包络分析有多种模型，主要为：CCR模型，BBC模型、交叉模型、A&P模型。纵观该方法的各种模型，每一模型的具体数学推理过程基本一致，所得的标准线性规划求解公式也比较相
