Power Good信号简称P.G.或P.OK信号。该信号是直流输出电压检测信号和交流输入电压检测信号的逻辑，与TTL信号兼容。当电源接通之后，如果交流输入电压在额定工作范围之内，且各路直流输出电压也已达到它们的最低检测电平（+5V输出为4.75V以上），那么经过100ms～500ms的延时，P.G.电路发出“电源正常”的信号（P.OK为高电平）。当电源交流输入电压降至安全工作范围以下或+5V电压
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2024-10-01 21:20:02
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基于MATLAB的变速故障信号仿真代码前言一、仿真的方程二、仿真效果图 前言轴承通常在时变转速条件下工作。对信号进行时频域处理，提取瞬时故障特征频率（IFCF）和瞬时轴转动频率（ISRF）是时变转速条件下轴承故障诊断的重要方法，无需对信号进行重采样，也无需使用转速表。然而，存在两个问题：（1）采集的轴承信号经常受到来自其他部件的随机噪声和干扰的污染，这影响了提取的IFCF的准确性；（2）ISRF
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2024-01-17 11:03:28
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学习轴承故障诊断，关于轴承数据的分析，看了一篇文章不错，在此记录一下， 对于滚动轴承不能只依赖振动总量来精确评估滚动轴承的状态，也不能完全依赖超声频带测量：振动尖峰能量（Spike Energy）、高频加速度（High FrequencyAcceleration-HFD）、冲击脉冲（Shock Pules－SPM）。只有将超声测量与振动特征信号分析结合使用才是最好的评定轴承的状态。滚动轴承一旦产生
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2024-05-02 08:52:56
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小波信号特征提取是时频分析中的一种重要技术，广泛应用于信号处理、图像分析等领域。在这篇文章中，我们将通过Python代码示例来介绍如何实现小波信号特征提取。以下是我们解决这个问题的详细过程。
## 环境预检
在进行小波信号特征提取之前，我们需要确保环境的兼容性。以下是我们的四象限图，显示了不同环境对小波信号特征提取的兼容性分析。
```mermaid
quadrantChart
ti
数字信号处理综合实验：一、实验内容及要求实验内容： 综合运用课程所学相关知识，根据实际信号的频谱特性，确定数字滤波器设计技术指标，设计相应的数字滤波器，实现DTMF信号的提取。设计要求： （1）通过查阅资料，自学电话中DTMF信号的产生与检测方法。 （2）利用Matlab实现DTMF信号的产生与提取。 自行选择数字（0-9），通过数字方法产生该数字的双频信号；拟定采样频率为8000Hz。根据该信号
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2024-05-15 09:55:52
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# 提取心电信号R波的Python实现指南
心电信号（ECG）是一种重要的生理信号，其R波通常是分析心电信号的关键成分。提取R波的过程涉及多个步骤，包括数据准备、信号滤波、R波检测等。本文将带领你逐步实现这个过程，帮助你更好地理解如何用Python提取心电信号的R波。
## 1. 流程概述
在开始编写代码之前，首先让我们看一下整个流程。以下是提取R波的步骤：
| 步骤 | 描
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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#python进阶学习笔记1(廖雪峰课程)
##高阶函数
python和Js很像,支持将函数作为变量输入到参数的参数里面去,此时将函数作为参数的函数称之为高阶函数
变量也是可以指向函数的,例如:1
3fun=abs()
fun(-10)
一般存在一下几个常用的高阶函数,将list和function作为参数输入处理:
map函数的例子1
5def (x):
return x*x
print ma
人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：常用的特征提取方法如下 1、 频带功率特征。 2、 时间点特征。 除上述两种常用的特征提取方法之外的方法： 1、连接特征，这些特征测量来自不同传感器和/或频段的信号之间的相关性
# 使用Python提取工频信号的指南
在信号处理领域，提取工频信号（通常指50Hz或60Hz的交流电信号）是一个常见的任务。本文将详细介绍如何使用Python提取工频信号，包括整个流程、所需的代码示例以及相关解释。
## 整体流程
在提取工频信号的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
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
1.异常类型异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基类StopIteration迭代器没有更多的值GeneratorExit生成器(generator)发生异常来通知退出StandardError所有的内建标准异常的基类ArithmeticError所有数值计
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2024-07-04 19:52:26
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本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，特征提取是通过从原始信号中提取有意义的特征来减少数据维度，并捕捉到信号的关键信息，机器学习方法能够基于这些特征建立模型，并通过训练和学习来识别不同的故障模式。
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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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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# 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
在方波信号中提取 Python
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 Python 从方波信号中进行提取的整个过程。方波信号在电子工程和信号处理领域中有广泛的应用，而 Python 则是处理信号的强大工具。本博文涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南等多个方面，帮助读者快速掌握这一技能。
### 环境配置
首先，我们需要确保开发环境的配置，以便可以顺利运行 Python
因此，您已经完成了光缆安装，现在开始使用光纤损耗测试仪（OLTS）对光缆设备进行认证——这是您进行Tier 1认证和使用OFP光纤测试仪OTDR进行测试所需的工具，最准确地测量损耗，以确保应用支持。不幸的是，您发现一些关键光纤链路远远超出了应用程序的损耗预算。您现在需要对这些链接进行故障排除，以便修复问题并继续下一项工作。你越快发现问题，你就越快解决问题。您的OLT无法准确地告诉您链路沿线发生损耗
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2023-12-21 10:30:53
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轴承内圈故障信号模拟：从Matlab代码到可视化分析
在机械故障诊断领域，模拟轴承内圈故障信号是一项基础且重要的工作。通过模拟，我们能更好地理解故障信号特征，为实际诊断提供有力支持。下面就用Matlab来实现这一过程，代码会有详细注释，帮助大家理解每一步的操作。
模拟轴承内圈故障信号
首先，我们需要定义一些基本参数。假设我们知道轴承的一些关键信息，如旋转频率、故障特征频率等。以下是示例代码：
%
Python网络爬虫与信息提取1.信息的标记2.HTML的信息标记3.三种信息标记形式XML：Extensible Markup LanguageJSON:JavaScript Object NotationYAML:YAML Ain't Markup Language3.三种信息标记形式的比较4.信息提取的一般方法5.基于bs4库的HTML内容查找方法主要方法6.实例“中国大学排名定向爬虫”实
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2024-04-10 18:24:19
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