一、波形激光雷达的发展目前，LiDAR主要有两类：记录完整波形数据的激光雷达和仅记录少量离散回波的激光雷达。传统的机载LiDAR系统一般只记录单个或是少量的离散回波，仅提供目标的三维坐标信息，其回波信号定位、发射脉冲与不同目标物相互作用后的回波变化情况、回波探测及量化方式等往往作为商业机密，目标物相关属性信息的提取只能来自于不规则的点云数据，用户无法得到任何与设备相关信息，这在一定程度上限制了对目
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2024-05-10 15:20:54
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# Python分析波形数据教程
## 流程图
```mermaid
gantt
title Python分析波形数据流程图
section 数据准备
下载波形数据: done, 2022-01-01, 1d
导入必要的库: done, after 下载波形数据, 1d
section 数据预处理
数据清洗和处理: done, after 导
原创
2024-02-24 05:57:14
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Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可
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2023-09-11 16:32:39
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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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# Python分析示波器波形数据
示波器是一种常用的电子测量设备，用于观察电子信号的波形。示波器可以通过信号输入接口捕获波形数据，并将其显示在屏幕上。本文将介绍如何使用Python对示波器的波形数据进行分析，并给出相应的代码示例。
## 1. 数据获取
首先需要从示波器中获取波形数据。示波器通常提供了一些接口，可以通过这些接口将波形数据传输到计算机。一种常用的接口是通过USB连接将示波器与
原创
2024-01-26 08:11:01
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该上位机是由串口和波形显示两部分组成。废话少说先上传上位机的图片如下：1.串口的配置通过“端口设置”来设置串口的相应参数，“端口检测”用来自动检测当前计算机可用的串口，端口号会显示例如“COM1 、COM2......”的端口号，本上位机最大只设置到COM10。波特率可以配置“1200 2400 4800 9600.......”“ClrWave ”按键用来清除已画的波形，“ClrData”按键用
示波器的作用是什么示波器的作用无可取代，它一直是工程师设计、调试产品的好帮手。但随着计算机、半导体和通信技术的发展，示波器的种类、型号越来越多，从而使示波器的作用得到详细的划分。 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） 5、示波器的作用-测量电压 利用示波器
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2024-08-06 22:47:17
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## 从示波器读取波形数据的完整指南
要从示波器读取波形数据，整个过程可以归纳为几个基本步骤。以下是这整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------------------|
| 1 | 连接示波器和电脑
原创
2024-09-10 07:05:26
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在这篇博文中，我将分享我在使用 Python 的 Pyplot 库绘制波形数据过程中所经历的一系列挑战与解决方案。随着数据分析及可视化需求日益增长，使用 Pyplot 绘制波形数据的技能已成为数据科学家和工程师们必备的工具之一。然而，初始阶段的技术痛点使这个过程并不总是顺利的。接下来，我将通过时间轴、大量的代码示例、架构图和各种图表，来展示这个过程的演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用
震波图（Seismogram）是一种像地震波或声波的图表，通常用于表达数据的变化。乍一看，它有点像 蝴蝶图（旋风图），数据都分布在轴的零点两侧，但其实两者完全不同。如下震波图，通过筛选不同产品类别，可以查看特定时间段内每个月的产品销量变化情况（条形的长短代表销量的大小，蓝色代表销量最大值，红色代表销量最小值）。 在 Tableau 中如何实现震波图？今天的栗子来分享的方法~ 本期《举个栗子》，我们
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2024-01-29 10:25:20
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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=
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2024-04-09 10:18:29
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在现代的IT开发中，涉及到波形数据处理的相关问题时，往往需要深入理解数据的结构以及如何高效地处理这些数据。本文将围绕“Java波形数据处理”问题展开讨论，阐明错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等步骤。
### 问题背景
在一个音频处理系统中，我们需要处理大量的波形数据。数据的质量直接影响到音频的播放效果和用户体验。多次测试发现，在特定情况下，波形数据的处理性能极其低下，导致应用响应
从wav文件读取数据并用波的形式表示。 对于模拟信号不能直接数字化，根据采样定律通过模拟－数字转换才行。
采样定律对于频率为fi的输入模拟信号，模数转换时的采样率为fs，要保证模数转换后的数字信号能够完全恢复到输入前的模拟信号，则必须满足：fs≥2fimax式中 fs为采样频率；fimax为模拟信号的最高频分量的频率。上式称为采样定律（或称奈魁斯特
今天我们开始一段新的旅程：FPGA图像处理。首先对于接触FPGA时间不长的同学们，一听到图像算法就会害怕，总是觉得算法是一种非常繁琐复杂的东西，还没开始做就被吓破胆。其实都是数学罢了。今天我们来接触最简单的两个，中值滤波。首先何谓滤波？图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效
第十六章：下载数据 文章目录第十六章：下载数据16.1 CSV文件格式16.1.1 分析CSV文件头16.1.2 打印文件头及位置16.1.3 提取并读取数据16.1.4 绘制温度列表16.1.5 模块`datatime`16.1.7 涵盖更长时间16.1.8 再绘制一个数据系列16.1.9 给图表区域着色16.2 制作全球地震散点图：JSON格式16.2.3 创建地震列表16.2.4 提取震级1
语音信号的“短时时域”分析 语音信号的预处理语音信号的频带范围通常是300~3400Hz，一般情况下取采样率为8kHz，本博客的部分代码采用的是已经数字化了的语音。预加重 预加重的目的是为了对语音的高频部分进行加重，去除口唇辐射的影响，增加语音的高频分辨率。 一般通过使用一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重，滤波器函数为： $$H(z)=1-\alpha z^{-1}$$ 其中$
在任何的数字音频系统中，模数和数模转化器都是其中的重要组成部分，但通常情况下，它们都得不到应有的关注。在您的声卡将音频传输到您的DAW时，您可以能不会去想是模数转化器或者是数模转化器驱动的您的监听音箱；并且当您在演奏数字合成器时，是数模转化器将您的音频传输给音箱的这点可能也没有得到过您的过多关注。但转换器其实真的非常重要——将笔记本电脑直接发出的声音与通过数字端口(如USB)连接了优质的
原理找一本数字信号处理的书，把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念，比如什么是W(N,nk），为什么要把实数序列拓展到复数域上，不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法，DFT复杂度O(),FFT可以把复杂度降到O()。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法，本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步:将原序列扩展到复数域上，然后进行序数重排（元素的
使用Jupyter Notebook进行波形分析首先拿到了振动传感器的数据解释数据： 我们知道机械波分为横波、竖波、以及复杂波，现实世界中全部为复杂波——上下左右都有振动。 传感器每秒记录10240条数据（**每分钟仅记录前30秒的数据**），对应X轴、Y轴、以及Z轴的数据。我们这次仅分析一天 Z轴的数据。由于一秒10240条数据一天的数据量就是10240*30s*60min*24h = 4423
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2023-06-29 21:08:35
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