Etcd是分布式存储系统，当leader有数据变化，要及时更新到其他节点，这里就涉及到数据同步。 一、数据同步 上一篇介绍，Etcd接收到客户端的请求，会把相关数据传递到Raft状态机中，那么进入状态机之后如何处理呢？流程图如下：type raftLog struct {
// storage contains all stable entries since the last snapshot
因为在准备考研的数据结构专业课，需要写c语言的代码，而以后又基本不会再使用，想到eclipse可以通过下插件来编写c语言的程序，而且之前用eclipse写Java感觉也挺好，所以昨天到今天搞了两天，最后终于可以使用了。我是根据这个博主的提示操作的，前面都没有什么问题，但最后安装插件问题不小。第一是eclipse版本问题：我也不知道自己什么版本，但当时使用的版本有一些问题，所以就换称eclipse的
智能健康监测床垫整体实现床垫式生理信号监测系统的框图见图 1，薄垫中安装 PVDF压电传感器, 可以捕捉人体呼吸和心跳的微弱振动信号, 输出相应的电荷信号。电荷放大器对传感器的输出信号进行放大, 并转化为电压信号。低通滤波器用于滤除工频干扰和高频噪声。考虑到不同个体的生理信号强度不同, 在电路上增加可以自动调节增益的电压放大器, 使得输出信号的幅度在合适的范围。MCU (microcontroll
滤波器选择和使用注意事项 1. 如何选择电源线干扰滤波器？有的顾客以为EMI滤波器的插入损耗越高越好，滤波网络的级数越多越好。其实这并不是选择滤波器的正确方法。此外，级数越多的滤波网络，价格越贵，体积和重量也越大。其实选择和评估电源线滤波器的唯一办法是将其装到设备上进行试验。正如上面所提到的滤波器，性能很大程度上取决于设备负载阻抗。而不能单一从阻抗（50Ω）插入损耗数据来推导，它是一项滤波元件阻抗
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2024-10-27 09:48:03
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利用 EMD 将信号分解为一系列 固有模态函数IMF，根据 振动信号过零点特性 对属于趋势项的 IMF 分量进行判别，并对判别为趋势项的 IMF 分量进一步利用 最小二乘法 进行趋势项拟合，将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明：这一方法无需假设趋势项类型，且可不受 EMD 过程中模态混叠和端点效应的影响，使趋势项提取更为准确。 文章目录1 趋势项1-1 什么是趋势项？1
EM算法：最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，通常作为牛顿迭代法的替代，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前，我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来： 现在我们有两枚硬币 A 和 B，这两枚硬币和普通的硬币不一样，他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验：
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2023-11-15 20:28:13
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EM算法是一种迭代的算法，1977年由Dempster等人提出，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。其基本思想是：首先根据己经给出的观
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2024-06-25 20:44:26
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缩写为CEEMD的方法其实不止一种，包括互补集合经验模态分解方法[1]（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,2010）和完全集合经验模态分解方法[2]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,2011）。本文中所探讨的是上述第一种方法。1. CEEMD（互补集合经验模态分解）的
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2024-05-13 16:53:16
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# EMD算法的科普与Python实现
## 引言
EMD（经验模态分解）是一种信号处理的技术，被广泛用于处理非线性和非平稳信号。它通过将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），帮助我们更好地理解信号的不同成分，尤其在地球科学、金融市场和医学信号分析等领域表现突出。本文将介绍EMD算法的基本概念，并给出Python中的实现示例，同时通过可视化图表帮助理解。
## EMD算法的基本概念
EM
在处理“EMD示例python代码”的时候，我们将会深入探讨如何实施经验模态分解（EMD）并通过Python代码来实现。本文将通过详细的步骤、示例和图示来帮助你轻松掌握这一技术。
## 环境准备
首先，我们需要保障环境的搭建能够支持EMD的实现。以下是软硬件要求：
- **硬件要求**：
- CPU: 至少双核处理器
- 内存: 至少8GB
- 磁盘: SSD，至少10GB可用空
# EMD分解——理解信号和图像的组成
## 引言
信号和图像是我们日常生活中随处可见的。它们是由不同的组成部分构成的，这些部分的结合形成了我们所看到的整体。如果我们能够分解信号和图像，提取出其中的组成部分，就能更加深入地理解它们的特征和内在结构。EMD（Empirical Mode Decomposition）分解就是一种常用的信号和图像分解技术，它可以将信号和图像分解成多个本征模态函数（I
原创
2024-01-04 03:39:31
216阅读
## 如何实现EMD（经验模态分解）的Python代码
EMD（经验模态分解）是一种信号处理技术，用于将复杂信号分解为一系列简单的固有模态函数（IMF）。如果你刚入行，可能会感到不知所措，没关系！本文将逐步引导你实现EMD的Python代码。
### 流程概述
首先，我们需要明确实现EMD的步骤。下面是一个简化的流程表格，概述了实现EMD的步骤。
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-09-13 06:22:09
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《机械传动》2019年 第43卷 第8期文章编号：1004-2539(2019)08-0130-05DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2019.08.024引用格式：柴慧理, 叶美桃. 改进局部均值分解的齿轮箱复合故障特征提取[J]. 机械传动, 2019，43(8):130-134.CHAI Huili， YE Meitao
EMD分解及其matlab实现方法1. 介绍EMD全称Empirical Mode Decomposition，是一种信号分解方法，由数学家黄锷在1998年提出。EMD方法具有自适应性，在信号分解过程中不需要先验知识和数学模型，在大多数情况下可以得到比较好的结果。EMD方法可以将一个信号分解成不同的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），每一个IMF都是具有明确
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2024-01-10 20:07:42
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一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen不等式应用三、计算流程 一、预备知识1.1、协方差矩阵在高维计算协方差的时候，分母是n-1，而不是n。协方差矩阵的大小与维度相同。1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型点模式的分
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2024-10-17 18:30:57
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机器学习之MATLAB代码--CEEMDAN+EEMD+EMD+VMD+IMF重构络（十八）压缩分量的EEMD代码压缩分量的EEMD数据压缩分量的EEMD结果CEEMDAN代码CEEMDAN数据CEEMDAN结果EEMD代码EEMD数据EEMD结果EMD代码EMD数据EMD结果VMD代码VMD数据VMD结果IMF代码IMF数据IMF结果 压缩分量的EEMD代码1、%% EEMD（Ensemble
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2024-04-25 22:16:52
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笔者在学习EMD信号处理时，学习了一下2009年EMD提出者对EMD进行改进的算法EEMD以及后续的CEEMD、CEEMDAN，以下为学习笔记与一些思考理解。1 EMD算法存在的问题（1）模态混叠：分出的IMF涵盖频段宽，有低频的段也有高频的段，是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果，即同一个段出现在多个IMF中的情况。（2）末端效应影响：之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理，但处
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2024-08-12 17:22:51
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下面给出了一些可能的无序列表操作。List() 创建一个新的空列表。它不需要参数，并返回一个空列表。add(item) 向列表中添加一个新项。它需要 item 作为参数，并不返回任何内容。假定该 item 不在列表中。remove(item) 从列表中删除该项。它需要 item 作为参数并修改列表。假设项存在于列表中。 search(item) 搜索列表中的项目。它需要 item 作为参数，并返回
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2023-12-18 14:43:04
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MATLAB 矩阵实验室 7.0.1
Simulink 仿真 6.1
Aerospace Blockset
前言EM 算法，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA 主题模型的变分推断等等。一、EM算法的思想我们经常会从被观察的样本数据中，找出样本的模型参数。
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2024-04-26 13:07:31
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