*作 者:温子祺 *说 明:波特率的研究 通常情况下，8051系列单片机外接晶振频率一般是12MHz、24MHz、48MHz如图7-6-1，为什么会这样选取呢？从前面的章节已经介绍8051系列单片机的每12个时钟周期为一个指令周期，当8051系列
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2024-01-09 21:11:23
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随机波浪的谱分析常用的二维波能谱分析方法有两种，一种为自相关函数（协方差函数）法，另一种为快速傅里叶变换法。自相关函数法含有能量分布的信息，快速傅里叶变换法则更加直接快速。自相关函数法自相关函数法主要思路是首先求解自相关函数，然后对自相关函数进行傅里叶变换得出波浪谱的粗谱，最后通过窗函数对数据进行平滑。1. 求自相关函数假设现有M个规则波叠加产生的随机波浪可表示为：为齐次平稳的，具有各态历经性，数
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2024-09-02 11:39:27
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# 小波谱分析及其在 Python 中的应用
## 导言
小波谱分析是一种信号处理技术，能够帮助我们在时域和频域上对信号进行更准确的分析。在本文中，我们将介绍小波谱分析的原理和应用，并使用 Python 来实现一个简单的小波谱分析算法。
## 什么是小波谱分析？
小波谱分析是一种将信号分解成不同频率的小波基函数的技术。通过小波变换，我们可以得到信号在不同频率上的能量分布，从而更好地理解信号的特
原创
2024-03-29 04:09:32
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# 交叉小波谱分析及其Python实现
在信号处理和时间序列分析领域，交叉小波谱分析是一种强大的工具，可以揭示两个时间序列之间的潜在关联。这种方法尤其适用于分析非平稳时间序列数据，以识别在时间和频率上的相互影响。本文将介绍交叉小波谱分析的原理，并提供Python中的简单实现。
## 交叉小波谱的基本原理
交叉小波谱分析，将两个时间序列通过小波变换进行比较，以揭示它们之间的频率相互关系。其基本
原创
2024-08-15 04:11:29
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将各种电磁波按波长的大小（或频率的高低）依次排成图表，此表即为电磁波电磁波的波长（频率）不同，是因为产
原创
2023-02-24 16:17:38
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343. 整数拆分题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/integer-break题目给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。示例 1:输入: 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。示例 2:输入: 10
输出: 36
解释: 10 = 3 +
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2023-07-29 17:37:38
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Matlab中的小波分析工具箱(Wavelet Toolbox,Ver.1.0) Matlab小波分析工具箱提供了一个可视化的小波分析工具，是一个很好的算法研究和工程设计，仿真和应用平台。特别适合于信号和图像分析，综合，去噪，压缩等领域的研究人员。 小波分析工具箱的七类函数： 常用的小波基函数。 连续小波变换及其应用。 离散小波变换及其应用。 小波包变换。 信号和图像的多尺度分解。 基于小波变换的
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2023-10-09 19:44:54
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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计算机求解线性方程组过程中，更多的是采用数值计算方法求解而取代数学意义上效率更高的求逆运算，其中一个重要的问题是数值的稳定性。上述线性方程组中为阶方阵，其中实际求解问题中只针对非奇异矩阵的情况下，这里首先介绍一种较为常见的分解方式求解方法。方法求解原理为找出满足条件的三个阶方阵使得 其中为下三角矩阵，为上三角矩阵，为置换矩阵，在原方程中会得到 其中定义得到这时该位置向量会被更容易的求得，之后将以类
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2024-05-29 00:08:03
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本文仅对变分模态分解（VMD）的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。1、VMD原理变分模态分解（VMD）的原理在此不做详细介绍，推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码2、 VMD应用实战2.1 简介研究方向是时间序列数据预测，采用的数据都是时间序列数据，本次实验的数据集是海浪高度数据信息。2.2 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1H-
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2023-11-20 11:36:45
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质素质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数。性质如果 为合数，因为任何一个合数都可以分解为几个素数的积；合数合数指自然数中除了能被1和本身整除外，还能被其他数（0除外）整除的数。性质所有大于2的偶数都是合数。所有大于5的奇数中，个位为5的都是合数。根据定义判断一个数是不是质素x = int(input('>>>:'))
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2023-12-16 02:36:47
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文章目录前言一、EMD方法介绍二、在python中的实现1.引入库2.生成一个随机的信号3.做EMD分解,提取IMF和res4.可视化最后 前言经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）是由黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。一、EMD方法介
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2023-10-18 12:06:23
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暂时打断一下滤波专题，插播一条EMD在python中实现方法的文章。本篇是Mr.看海：这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在MATLAB中的实现方法的姊妹篇，也就是要在python中实现EMD分解并画图。一、使用PyEMD实现EMD分解及画图在python环境中，PyEMD包是比较好用的。PyEMD中不仅包含了EMD分解方法，还包括EEMD和CEEMDAN，以及绘制简易图片的方式。P
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2023-08-09 15:02:12
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在今天的博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行小波分解的实现。小波分解广泛用于信号处理和数据分析，能够有效地处理非平稳信号。在这一过程中，我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比
随着小波分解库的演进，文档不断更新，特性也逐渐增强。我们来看几个主要版本的特性差异。
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时间轴：
- 2020年：首次发布，提供基础的小
因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
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2023-12-18 14:14:00
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在前面做过一个Gif图片合成的小工具，老朋友应该有所印象。但是，近段时间有人反映合成了的Gif图片该如何进行分解呢？于是，再次了解了一下PIL模块的Image，果真是可以做动图分解的。1、模块安装使用PIL库，实际上是来源于pillow库的兼容，因此需要安装pillow非标准库。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pill
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2023-09-20 06:40:32
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问题：给定一个正整数，求解其素因子分解式。素因子分解适合于以递归的方式处理：给定一个数N，首先找到将它分解为两个较小的数的乘积（姑且称之为二因子分解）：N=N1*N2。然后进一步对N1和N2分别对其进行二因子分解，直到最后得到所有素因子为止。在递归调用的过程中，要解决如何将得到的素因子保留下来。这里事实上涉及到两个问题：（1）如何将子函数调用内部的运算结果带回调用处；（2）用什么数据结构来存储结果
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2013-10-13 15:26:00
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星号(*)解包今天我们来说说在python中经常使用的解包语法，这是python简洁语法的体现之一。在日常处理集合数据时非常有用。按照惯例，我们使用一个个尽可能小的例子来说明。序列解包到变量nums=[1,2,3,4]a,b,c,d=nums nums是(指向)一个列表在等号左边分别用4个变量，即可让列表中的4个值拆解到4个变量中注意，列表的元素个数与变量的个数必须刚好相等上
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2024-02-18 15:39:25
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
优雅、清晰和务实都是python的核心价值观，如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(List comprehensions)和生成表达式，通过这两个操作，我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。列表解析在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为：[exprforiter_variniterable]
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2024-05-30 10:06:50
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