地震波形自动分类及识别一、任务背景二、数据格式三、拟采用方法及理由3.1、提高计算速度1、减少噪声2、算法优化3.2、提高泛化性1、提高地域相关泛化性2、提高学习效率3、数据增强3.3、实验与检测 一、任务背景随着地震仪在全球范围的大规模部署，人类已经进入地震大数据时代．如何处理地震网络每天收集的大量数据，特别是从质量参差不齐的连续波形记录中分离出地震和噪声是一个非常棘手的问题．大地震发生之后，
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2024-07-14 09:56:33
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# Python提取包络线实现流程
## 概述
本文将介绍如何使用Python提取包络线。首先，我们会给出整个流程的步骤表格，然后逐步解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例，并对代码进行注释，以便小白开发者能够理解。
## 流程步骤表格
以下是实现Python提取包络线的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据
原创
2023-10-14 12:31:29
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LBP（Local Binary Pattern,局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征。 1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义在3*3的窗口内，以窗口
信息标记的三种形式信息的标记： 标记后的信息可形成信息组织结构，增加信息维度 标记后的信息可用于通信、存储或展示 标记的结构和信息一样具有重要价值 标记后的信息更利于程序理解和运用国际公认的信息标记的三种形式分别是 XML、JSON、YAML，下面分别介绍这三者：XML 即 eXtensible Markup Language，采用了以标签为主来构建信息和表达信息的方式，比如：<img sr
如何提取信号的包络。
原创
2023-12-07 09:49:23
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clearclose all;%fid=fopen('out.txt','w');%fclose(fid);format long[y,f,bit] = wavread('[Input the name of original signal here]');
原创
2022-10-10 16:05:43
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前提说明：在学习了一定的python基础后，方可继续学习网络爬虫方面的内容。如果没有python基础语法的学习，可以浏览python基础语法笔记总结。 目录一、网络爬虫之规则1、Requests库入门1.1、get()方法1.2、Requests库的异常1.3、爬取网页的通用代码框架1.4、HTTP协议1.5、Requests库主要解析2
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2023-09-06 23:44:57
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功能有：侦听、解析、构造数据包等。其中还包括扩展功能：流量监测和攻击检测(Land攻击，Ping of Death)。软件目前支持解析：IP、IPv6、ARP、TCP、UDP、ICMP、ICMPv6、SSDP、HTTP、TLS。主要功能侦听指定网卡或所有网卡，抓取流经网卡的数据包；解析捕获的数据包每层的每个字段，查看数据包的详细内容；可通过不同的需求设置了BPF过滤器，获取指定地址、端口或协议等相
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2024-07-26 08:53:56
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希尔伯特变换提取包络python是一种信号处理技术，广泛应用于数据分析、图像处理以及通信系统中。通过对信号进行希尔伯特变换，我们可以提取其包络特征，从而实现对信号的特征分析和滤波。本文将详细记录如何在Python中实现希尔伯特变换提取包络的过程，涵盖从背景描述到应用场景的各个方面。
时间轴
```mermaid
timeline
title 希尔伯特变换提取包络发展历程
2020
本质上讲，技术只能处理线性问题，非线性属于佛陀。前言数学是基于公设的，数学的进步是集合完备化与映射简洁化的共同作用 。映射的简化会催化新的定义的产生，新的定义往往又会衍生出新的完备化过程，两者此消彼长，可看成是一个过程的两个对偶的方面。 这篇文章会试着来讲述这个完备化过程，进而讲述完备化后的空间中的线性算子。简单的说完备化就是把某个函数的值域扩充进已有集合的过程。从实用的角度来看，完备化的目的是为
注：需要以《通信系统原理》相关知识内容为基础才能对话题进行学习。目录一、包络与包络起伏1.1包络 1.2包络与包络起伏二、QPSK与OQPSK2.1QPSK原理 2.2QPSK的调制2.3QPSK的解调2.4OQPSK的原理2.5OQPSK的调制与解调三、-DQPSK四、MATLAB仿真4.1QPSK仿真部分代码 4.2QPSK包络仿真 4.2OQPSK、-
最近做了一个项目来提取语音包络波形，因此，花一些时间来研究各种包络提取算法。所谓包络检测被称为振幅解调，在许多领域都有重要的应用。它假设载波被确定，所以，通常的方式同步解调，优选以这样的方式的SNR，混合噪声抑制最强。的叫法。在检測领域，这样的方式通常称为“相敏检波”。锁相放大器（L...
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2015-06-22 12:08:00
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一、Hilbert变换表达式由于本质是卷积，因此可以从“线性系统”，“调幅-调频”等角度思考。进一步可参考如下链接：希尔伯特变换（Hilbert Transform）简介及其物理意义希尔伯特变换与瞬时频率问题（一）：希尔伯特变换与瞬时频率问题--连载（一） - 知乎
伯特变换与瞬时频率问题（二）：希尔伯特变换和瞬时频率问题--连载（二） - 知乎
希尔伯特谱、边际谱、包络谱、瞬时频率/幅值/相位—
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2024-05-23 06:46:15
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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
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2024-08-09 11:39:43
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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
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2024-04-24 14:16:42
335阅读
## 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
原创
2023-11-07 03:08:52
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在深度学习领域，PyTorch 是一个广泛使用的框架。然而，在使用 PyTorch 时，我碰到了一个“包络”相关的问题，这影响了我的模型训练效果。为了记录这个过程，我将详细描述问题的各个方面，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化以及相应使用的图表和代码示例。
### 问题背景
在我的项目中，我使用的是基于 PyTorch 的卷积神经网络（CNN）进行图像分类，模型的业
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):
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2024-04-13 19:55:02
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实验十二 包络检波及同步检波实验一、实验目的1．进一步了解调幅波的原理,掌握调幅波的解调方法。2．掌握二极管峰值包络检波的原理。3．掌握包络检波器的主要质量指标,检波效率及各种波形失真的现象，分析产生的原因并思考克服的方法。4. 掌握用集成电路实现同步检波的方法。二、实验内容1．完成普通调幅波的解调。2．观察抑制载波的双边带调幅波的解调。3．观察普通调幅波解调中的对角切割失真，底部切割失真以及检波
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2024-02-14 13:38:46
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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？
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2023-11-20 06:44:30
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