【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
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2024-01-04 21:13:37
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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
# 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
原创
2024-07-29 03:20:57
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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
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2024-07-04 05:54:55
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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.
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2024-09-29 13:15:11
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虽然整机电路图十分复杂，但学会看懂电路图并不是高不可攀的事。具有一定的电子线路知识基础，掌握一套正确的读图方法，经过不断学习和实践，一定可以学会识读电路图。实际上，看整机电路图时，可以使用多种看图的方法。最终都要完成读图的几项基本任务，达到看图的几项基本要求。这里讨论看电路图的基本方法。一、怎么看整机电路图1、根据由大到小，由粗到细的顺序识读各种电路图 前面已谈到，一般
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
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2024-04-25 16:55:00
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[实验目的]1.[实验题目]示波器的原理和使用了解示波器的基本机构和工作原理，掌握使用示波器和信号发生器的基本方法。2.学会使用示波器观测电信号波形和电压副值以及频率。3.学会使用示波器观察李萨如图并测频率。[实验原理]1.示波器都包括几个基本组成部分:示波管(阴极射线管)、垂直放大电路(Y放大)、水平放大电路(X放大)、扫描信号电路(锯齿波发生器)、同步电路、电源等。2.李萨如图形的原理:如果示
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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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
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2024-02-02 10:16:43
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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
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2024-07-15 15:54:23
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信道化接收 在中频输入端采用信道化方式，即按频率划分若干信道，相当于将一个宽带接收机分解成若干个窄带接收机，可以使其具备窄带接收机的特性，具有更高的灵敏度及动态范围，下面对信道化接收进行理论推导。 数字信道化主要通过数字信道化滤波器组完成。 数
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
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2024-10-24 08:17:46
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EEG 基础脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类 EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），
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2023-09-01 14:21:29
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文章目录前言一、导入包以及音频文件二、信号+傅里叶变换三、Mel谱图四、Log_Mel谱图总结 前言本文主要是使用代码实现音频文件（wav）的多种可视化。 1.信号 2.傅里叶变换 3.Mel（梅尔）谱图 4.log_Mel谱图提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、导入包以及音频文件为了便于展示，我将信号和傅里叶变换使用plt组合在一起进行展示。import matplotlib.p
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2023-08-04 17:50:03
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从http://www.swfdong.com/blog/article.asp?id=86转过来的
flex音频播放的波形效果
这是封装好的一个：
package com
{
import flash.display.*;
import flash.events.Event;
import flash.media.*;
impor
# 音乐与Python：探索波形可视化
![erDiagram](
## 引言
音乐是人类文化中不可或缺的一部分，而Python是一种强大的编程语言，能够进行各种数据处理和可视化操作。波形是音乐中的基本元素之一，通过波形可视化可以更加直观地了解音乐的特征和结构。本文将介绍如何使用Python来分析和可视化音乐的波形数据，并通过代码示例演示。
## 准备工作
在开始之前，需要安装Pytho
原创
2023-12-10 08:16:17
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# Python 动态波形的实现
在数据可视化的领域，动态波形是一个直观且富有表现力的方式来展示信号、声音或其他连续数据。利用 Python，我们可以利用强大的可视化库来创建动态图形，动态波形就是其中一种用途广泛的图形形式。本文将探讨如何通过 Python 创建动态波形，并提供代码示例和类图。
## 动态波形概述
动态波形通常用于声音信号的显示，在音频处理、信号分析等领域有着重要作用。通过动
## Python波形缓存：实现快速的数据可视化
### 引言
在数据分析和可视化领域，Python已经成为了一种非常流行的编程语言。它提供了许多强大的库和工具，可以帮助我们处理和展示数据。其中，波形缓存是一种常用的技术，用于在实时或快速数据可视化中提高性能。本文将介绍Python波形缓存的概念和实现，以及如何使用它来加速数据可视化。
### 什么是波形缓存？
波形缓存是一种用于存储和管理
原创
2023-11-22 07:25:12
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# -*- coding: utf-8 -*-
import wave
import pylab as pl
import numpy as np
# 打开WAV文档
f = wave.open(r"1.wav", "rb")
# 读取格式信息
# (nchannels, sampwidth, framerate, nframes, comptype, compname)
params = f.g
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2023-06-29 21:15:21
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