beautifulsoup安装pip install beautifulsoup4格式：>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> soup = BeautifulSoup('<p>data</p>', 'html.parser')测试：>>> import requests
>&g
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2024-05-16 09:21:35
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如愿一、流程二、代码三、随笔四、参考资料 一、流程这是得到模型的大致流程，思路还是蛮清晰的，一步一步做就行了下面是使用训练出的模型来检测时的流程，思路也不难，慢慢做就行数据集下载地址https://github.com/truongnmt/smile-detection二、代码先说下我自己的版本，注意昂python 3.8 + opencv 3.4.11细说一说训练的流程，和上面的流程也差不多，
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2023-12-03 18:06:21
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# 小波变换提取信号特征的实现步骤
小波变换是一种常用于信号处理的方法，能够有效提取信号特征。在这篇文章中，我们将通过Python语言实现小波变换，进而提取信号的特征。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|--------|------------------------------------|
|
1.信号处理基础模拟信号->数字信号转化 步骤：采样和量化 奈奎斯特定律 ：采样频率大于信号中最大频率的二倍 即在原始信号的一个周期中，至少要采样两个点，才能有效杜绝频率混叠问题。信号进行离散傅里叶变换的条件： 时域离散且周期的信号 DFT的性质：1.对称性 2. x(m)表示的是谱密度
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2024-08-15 09:45:06
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希尔伯特变换(hilbert transform) 一个连续时间信号s(t)的希尔伯特变换等于该信号通过具有冲激响应h(t)=1/πt的线性系统以后的输出响应sh(t)。好的，这是Hilbert变换的定义，我们这里讨论它的一个具体用途，提取信号特征值，提取信号特征值有什么用呢？先来一段特征值的定义：设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特
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2021-04-20 15:35:29
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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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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
频域特征（1）提取的频域特征 频域分析可按频率观察信号特征，一般情况下，时域的分析更加直观，而频域的表示更加简洁，在频域上观察信号使得问题的分析更加深刻和便捷。目前来说，从时域到频域已成为信号分析的趋势。但是，这两种分析手段是相互联系、相辅相成和互有优势的。常规的频谱分析是指对信号进行傅立叶变换以进行分析。频谱分析包括幅度频谱和相位频谱且幅度频谱是最常用的。当减速器关键部件的健康状态发生改变时，样
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2023-12-20 22:26:58
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文章目录CNN特征提取结果可视化——hooks简单应用Hooks简单介绍可视化准备工作用到的python库创建CNN特征提取器创建保存hook内容的对象为卷积层注册hook读取图像并进行特征提取查看卷积层特征提取效果可视化哪些卷积层？提取计划可视化的卷积层结果临时查看拼接函数提取计划可视化的卷积层结果可视化第一个卷积层可视化第二个卷积层可视化第七个卷积层可视化第16个卷积层可视化第29个卷积层结
语音信号处理之特征提取语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析，首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同，可将语音信号分析分为时域，频域，倒频域，和其他域的分析方法。根据分析方法的不同，可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要以第一种分类方法。时域分析方法简单，计算量小，物理意义明确，但由于语音信号最最
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2023-12-27 09:34:46
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在multiIndex中选定指定索引的行1 index为有序的1.1 创建测试数据1.2 设置multiIndex1.3 切片筛选index2 index无序2.1 创建无序测试数据2.2 尝试切片选择index2.3 对index排序后切片选择index 在multiIndex中选定指定索引的行我们在用pandas类似groupby来使用多重index时，有时想要对多个level中的某个ind
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2023-12-16 15:23:53
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如何提取信号的包络。
原创
2023-12-07 09:49:23
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# Python 常用信号特征提取的指南
## 引言
在数据科学和信号处理领域，特征提取是一个重要的步骤，它的目的是从原始信号中提取出有用的信息，这些信息能够帮助我们进行分类、预测等任务。本篇文章将深入探讨如何使用 Python 进行常用信号特征提取，包括流程步骤、所需代码以及详细注释。
## 整体流程
下面是信号特征提取的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip： https://www.lanzoui.com/b01bp72xa时域特征时域信息是以时间为变量，描绘出信号的波形[22]。时域信号包括量纲特征参数以及无量纲特征参数。根据工作状况的差异，有量纲特征值的大小相应发生改变，而且工作环境对有量纲特征值有很大影响，具有表现不够稳定的缺陷，给工程应用带来一定困难，而无量纲指标对负载及转动速度的改变不敏感
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2023-12-06 11:14:40
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多线程和多进程从目前我用的角度来看，我用它来做的作用就是一个下载爬下来的文件呢，所以我们的io操作比较密集，多线程在本质上说在一个时间片内仅仅只有一个线程在执行，所以并不是真真意义上的多线程并发执行，而多进程是发挥我们cpu多核的优势，在同一个时间片内是有多个进程在同时的执行。所以对于io比较密集的，我们还是用多进程比多线程更加好一点。回到正题啊。import time
import thread
上一篇介绍完频域的基础，其实频率特征就是图像的灰度变化特征，低频特征是灰度变化不明显，例如图像整体轮廓，高频特征是图像灰度变化剧烈，如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论：低频代表图像整体轮廓，高频代表了图像噪声，中频代表图像边缘、纹理等细节。下面我就用几个案例来演示下如何通过频域去对图片进行预处理，然后提取出我们想要的特征。 那么什么时候使用傅里叶变换进行频域分析呢？ 1.具有一定纹理特征的图像，
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2024-05-14 19:45:45
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近年来，高性能数字信号处理芯片DSP(Digital Signal Process)技术的迅速发展，为语音识别的实时实现提供了可能，其中，AD公司的数字信号处理芯片以其良好的性价比和代码的可移植性被广泛地应用于各个领域。因此，我们采用AD公司的定点DSP处理芯片ADSP2181实现了语音信号的识别。1 语音识别的基本过程根据实际中的应用不同，语音识别系统可以分为：特定人与非特定人的识别、独立词与连
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2023-12-12 21:48:04
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# 如何实现Python GPIO读取信号
## 整体流程
下面是实现Python GPIO读取信号的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 导入所需的库 |
| 步骤二 | 初始化GPIO引脚 |
| 步骤三 | 读取GPIO信号 |
| 步骤四 | 处理读取到的信号 |
## 详细步骤及代码
### 步骤一：导入所需的库
在Pyt
原创
2024-06-19 03:56:50
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多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测 目录多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习小结参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测，运行环境Matlab2021b及以上。 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.MainTCNM.
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2023-11-27 10:15:16
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不同的数据采集对象所传递的信号类型也不尽相同，因此有必要对各种信号的基本特点有所了解，才能在对信号进行后续的调理和分析过程时采取最合适的方法。 在一般的数据采集应用中，常见的信号可分为模拟信号和数字信号两大类，模拟信号是指幅值可取连续值的信号，而数字信号的幅值只能取离散值，即规定的某些值，一般仅为高电平或低电平。 继续按照信号所能传递的信息种类进行细分，可将数字信号和模拟信号继续划分为： ● 数字
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2024-09-13 10:17:33
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