首先还是把握大的系统框架： 我要实现的部分不包括DA以及AD的转换，主要是将SSP接收到的数据送入到FIFO中，然后经过FIR带通滤波器的处理后对该信号计算幅值并做PSD，然后处理的信号经过积分够一方面送入到FIFO一方面进行均值滤波（实际上就是在一定的积分门时间内做累加操作）。最后结果通过通信模块RS232 送入到上位机，此外信号源2经过缓冲放大然后AD转换后送入到FIFO，也是通过R
转载
2023-12-18 20:56:00
68阅读
一、先放一些相关的结论：1、傅里叶变换的幅值称为傅里叶谱或频谱。2、F(u)的零值位置与“盒状”函数的宽度W成反比。3、卷积定理：空间域两个函数的卷积的傅里叶变换等于两个函数的傅里叶变换在频率域中的乘积。f(t)*h(t) <=> H(u)F(u)4、采样定理：如果以超过函数最高频率的两倍的取样率来获得样本，连续的带限函数可以完全地从它的样本集来恢复。5、严重的混淆甚至会产生完全的误解
转载
2024-10-22 18:21:10
39阅读
## Python 二次约束二次规划的实现指南
二次约束二次规划是一种优化问题，目标是最小化二次目标函数，同时满足线性约束。本文将指导刚入行的小白实现这个问题，介绍步骤及相关代码。
### 整体流程
首先，我们定义解决问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义目标函数 |
| 3 | 设置约束条件
文章目录一、概述（一）二次规划标准形式（二）输入参数（三）输出参数二、MATLAB基础语法三、MATLAB典型求解样例（一）具有线性不等式约束的二次规划（二）具有线性等式约束的二次规划（三）具有线性约束和边界的二次规划 一、概述二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。（一）二次规划标准形式其实H是Hessian 阵，是n乘n的对
转载
2023-10-25 18:10:22
558阅读
分析好即可我分析此题的关键在于：如果是2的幂次方，那么在不断的连除过程中，一直都会是整数，不会有小数。因此，判断是否会产生小数，在除的过程中，即可判断是否是2的次幂。 代码如下：class Solution:
def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:
# class Solution:
# def isPowerOfTwo(self, n
转载
2023-06-28 16:15:07
190阅读
基于Python的delmia二次开发系列 文章目录前言一、基础概念1、对象、集合、属性、方法2、继承、聚合二、Python连接Delmia三、简单示例 前言delmia和catia属同一公司产品，对delmia中对象的操作与对catia中对象的操作类似。一、基础概念1、对象、集合、属性、方法Delmia帮助文档中给出了对象图，其描述了对象从属关系的整体结构：在Catia或Delmia中，文档、窗
转载
2024-03-14 06:14:30
337阅读
作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
转载
2023-12-15 10:01:44
78阅读
前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
转载
2023-11-11 20:17:14
60阅读
我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
转载
2023-12-26 15:18:14
48阅读
四、交互功能及python二次开发使用避坑 文章目录四、交互功能及python二次开发使用避坑4.1 Python二次开发注意事项4.1.1 内置Python4.1.2 python二次开发使用说明 4.1 Python二次开发注意事项由于内置图形化编辑器所做的功能有限，设置的主要事件功能比较少，主要有对节点颜色、颜色亮度、节点材质纹理、设置节点可见性、气味、节点手柄相替换、逻辑组合、逻辑结束九个
转载
2023-08-04 12:47:50
203阅读
lambda 函数最开始接触循环，我们就写了一个函数实现了1加到100。我们是这样写的：```python
my_sum = 0
for i in range(1,101):
my_sum += i
print(my_sum)
```就像上面写的一样,代码非常简短明朗就能实现我们的需求。但是如果我们需求变成1加到1000或者50加到100等等我们就需要用到def函数。```python
def m
转载
2024-08-29 21:48:35
48阅读
在学习司守奎老师编写的Pyhon数学实验与建模。学到第6.6求解二次规划模型的时候，忽然觉得很多地方又看不懂了，之前学的一些都忘记了，所以又赶紧查资料弥补一下知识。放在这里，给后面学习的小伙伴提供一些参考吧。import numpy as np
from cvxopt import matrix,solvers
n=3;
P=matrix(0
转载
2023-08-20 23:46:37
207阅读
文章目录简介如何获取MindOpt求解器二次规划定义二次规划问题：总结1.创建模型2.定义目标函数3.定义求解变量4.定义约束条件5.设置目标的二次项系数6.设置参数：7.求解QP模型联系我们MindOpt-2023年度有奖问卷调研 简介本篇文章是系列文章的第三篇，MindOpt对于python的支持还是挺不错的，我已经编写了建模优化线性规划和混合整数线性规划问题的例子，下文我会对Python调
转载
2023-09-28 14:22:30
210阅读
# Python二次积分实现教程
## 简介
本教程将指导你如何使用Python实现二次积分。二次积分是微积分中的重要概念，它用于计算曲线下的面积或体积。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解二次积分的概念，并向你展示如何在Python中使用相关的库和函数来实现它。
## 教程步骤
以下是学习和实现Python二次积分的步骤。你可以通过下面的表格来了解每个步骤的目标和所需的行动。
```m
原创
2023-09-05 03:36:45
226阅读
# 二次规划在Python中的实现指导
二次规划是一种特定类型的优化问题，它的目标函数是二次函数，而约束条件则是线性函数。在实际应用中，二次规划广泛用于投资组合优化、支持向量机等领域。本文将通过一系列步骤，教会刚入行的小白如何在Python中实现二次规划。
## 二次规划实施流程
首先，我们来看看实现二次规划的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-23 08:03:49
234阅读
# Python二次拟合的实现
## 简介
在数据分析和机器学习中，拟合是一个常用的技术，用于找到最佳拟合曲线或函数来描述数据的趋势。二次拟合是一种常见的拟合方法，用于拟合二次方程到给定的数据点。在本文中，我们将学习如何使用Python实现二次拟合。
## 流程概述
下面是实现Python二次拟合的一般流程：
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 定义拟合函数
4. 计算拟合参数
5.
原创
2023-09-18 06:37:16
1164阅读
# 实现“二次函数 python”教程
## 1. 整体流程
下面是实现二次函数的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义二次函数的系数 |
| 2 | 创建一个函数来计算二次函数的值 |
| 3 | 调用函数并输出结果 |
## 2. 具体步骤和代码实现
### 1. 定义二次函数的系数
```markdown
```python
# 定义
原创
2024-04-24 04:12:54
214阅读
在Python中实现二次函数不仅是一个简单的数学问题，更是掌握图形化和数值计算的一项技能。二次函数的标准形式为 \( f(x) = ax^2 + bx + c \)。在这里，a、b、c 是常数，x 是变量。我们接下来将逐步解析如何在Python中计算和可视化二次函数。
## 背景描述
在应用程序开发和数据分析中，二次函数常用于描述抛物线形状的关系，广泛应用于物理、工程和经济学等领域。这种函数在
二次判别是一个在 Python 编程和数据分析中常见的问题，特别是在需要对数据进行分类和再分类的场景。这个问题的复杂性主要来源于数据的多样性和不确定性，而解决这一问题的高效性又直接影响到业务的决策和执行效率。针对此问题，我们将详细探讨解决过程，从背景定位到生态扩展一步一步进行深入解读。
### 业务影响和时间轴
在某个电商平台，二次判别被用作识别潜在客户特征，优化用户体验。随着时间的推移，该平
# 二次规划 Python 实现
## 介绍
二次规划（Quadratic Programming）是一种优化问题，目标是找到一组变量的值，使得目标函数最小（或最大），同时满足一些线性等式和不等式约束。在 Python 中，我们可以使用数值计算库 `scipy` 的优化模块来实现二次规划问题的求解。
## 流程
下面是实现二次规划的流程，可以用表格展示各个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-02-04 05:01:53
319阅读
