这两天在学习希尔伯特黄变换，也就是HHT，趁着学习的劲赶紧整理整理，用的是MATLAB进行编程，所用到的工具箱便是EMD工具箱首先先介绍下matlab中经验模态分解所用到的函数emd。imf = emd(x)
imf = emd(x,...,'option_name',option_value,...)
imf = emd(x,opts)
[imf,ort,nb_iterations] =
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2024-01-13 21:15:30
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“ Python 是异常强大年夜的，特别是 Python3 有了异步功能，然则 GO 将完全代替它在大年夜企业中的存在…”如不雅你真正懂得了引号中的话，你可能会去测验测验 Go 编程说话。我认为 Go 是很简单的编程说话，并且适应任何的应用情况，甚至比 Javascript 编程还要简单，这可能是 GO 编程说话能在这几年很快风行起来的原因吧。我们在应用 Go 说话编程之前有什么呢?网站 Tree
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2023-07-12 20:29:02
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HMM-维特比算法理解与实现(python)解码问题给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\) ，模型 \(\lambda (A,B,\pi)\) ，找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态，得到对应的状态序列根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率：\[
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2024-01-16 17:34:47
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1前言地微振动信号是在场地利用高灵敏度仪器观测到的一种随时间变化的微弱随机振动。它包涵着丰富的地球物理信息。但是,场地微振动对外界干扰极为敏感,如车辆通行、施工振动、人员走动甚至天气变化等。另一方面,来自测量系统本身的干扰也是难以克服的,如零点漂移甚至电缆干扰等。因此,在测量信号中难以避免地携带了诸多虚假信息。如何去伪存真、去粗取精,从而给出一个客观、科学的结论是十分必要的。事实上,场地微振动测量
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2024-05-23 23:46:17
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文章目录hht语法输入参数Name-Value参数输出参数示例e1. 二次Chirp信号的Hilbert谱e2. 进行经验模式分解并可视化信号的Hilbert谱e3. 计算信号的Hilbert谱参数e4.多分量信号的VMD hht希尔伯特-黄变换语法hs = hht(imf) % 返回由固有模式函数imf指定的信号的Hilbert谱hs，横坐标为采样数（个）
% hs用于分析由光谱含量随时间变
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2023-10-08 08:46:25
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# Python HHT 安装教程
## 简介
Python HHT（Hypertext Transfer Protocol）是一个用于传输超文本的协议，是互联网的基础协议之一。在开发过程中，我们经常需要使用Python来进行各种网络操作，而HHT模块就是Python中用于处理HTTP请求和响应的模块。本文将教会你如何安装Python HHT模块，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
原创
2023-10-03 11:42:30
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内容来自高老师的《三维CAD建模》课，本文就主要介绍半边结构和欧拉操作以及代码实现。1. 边界表示法及其数据结构· 拓扑结构 a.拓扑元素：面、边、点、体 b.拓扑关系：9种。V{V},V{E},V{F}; E{V},E{E},E{F}; F{V},F{E},F{F};· 几何信息(狭义)：描述物体的大小位置和尺寸等信息。
受迫振动试验数据处理的研究-东南大学物理试验中心受迫振动实验数据处理的研究牛星(东南大学 计算机科学与工程学院,南京 210096)通过计算机软件Mathematica 6对实验记录数据进行处理，得到拟合曲线和阻尼系数．指出不确定的固有角频率造成的系统误差很难避免．对实验处理方法的选取做出建议．波尔共振仪；受迫振动；数据处理；拟合曲线；系统误差Researches in Experimental
## 实现Python EEMD_HHT库的步骤
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“Python EEMD_HHT库”。下面是整个实现的步骤，以及每一步需要做什么以及相应的代码。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 进行EEMD分解 |
|
原创
2024-07-04 04:32:26
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python中实现Hilbert-Huang变换（HHT）。HHT是一种强大的分析工具，特别适合非线性和非平稳信号的处理。利用HHT，我们可以有效地对复杂信号进行分解与分析。
流程图如下，用于展示HHT的处理流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[输入信号]
B --> C[经验模态分解(EMD)]
1、内容简介略329-可以交流、咨询、答疑2、内容说明略具体介绍见参考3、仿真分析clcclose allclea
原创
2022-06-25 00:58:14
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最近在看《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow》—— 清华大学出版社 这本书， 看到第8章——目标检测，其中有使用 HOG 进行目标检测的代码，觉得写的通俗易懂，就分享给大家~（但是课本中的代码有一些Bug，本人已经修改完了，现在的代码是可以跑通的）1 # (1) 载入库，本例使用scikit-Image库
2 # 载入套件
3 import numpy as np
4
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2023-07-06 23:50:20
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目录实验名称实验目的实验原理实验环境实验步骤题目一：周期函数的傅里叶分解题目二：周期方波函数的傅里叶级数展开题目三：利用matplot模拟傅里叶级数展开 实验名称使用python进行傅里叶变换实验目的1.掌握使用matplotlib进行绘图的基本步骤 2. 利用python程序实现傅里叶变换实验原理傅立叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。许多波形可作为信号的成
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2023-06-01 15:29:24
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KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
文章目录
KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
前言
一、时域频域特征提取
二、提取KPCA第一主成分
总结
前言
采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况，并将满足要求的多个KPCA 主成分作为输入
一、时域频域特征提取
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2024-04-08 12:06:53
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来自百度百科的简介：HDF（Hierarchical Data Format），可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数计算机都支持这种文件格式。目前常用的图像文件格式很多，如GIF,JPG，PCX，TIFF等。这些格式共同的缺点是结构太简单，不能存放除影像信息外其他的有用数据，像遥感影像的坐标值、参数等都无法在其中保
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2023-11-09 08:54:45
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图像处理一般分为空间域处理和频率域处理，空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后通过反变换将图像变为空间域。傅里叶变换可以将图像变换为频率域， 傅立叶反变换再将频率域变换为空间域。在频域里，对于一幅图像，高频部分代表了图像的、纹理信息；低频部分则代表了图像的轮廓信息。如果图像受到的噪声恰好在某个特定的频率范围内，就可以使用滤波器来恢
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2023-10-01 11:15:42
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图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内部的像素进行处理，其主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。灰度变换是对图像内单个像素进行处理，比如调节对比度和处理阈值等。空间滤波涉及图像质量的改变，例如图像平滑处理。空间域处理的计算简单方便，运算速度快。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像变换回空间域。傅里叶变换是应用最广的一种频域变
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2023-09-16 13:02:32
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### Hough变换 Python代码实战指南
Hough变换是一种图像处理技术，常用于检测图像中的几何形状，比如直线。对于初学者来说，实现Hough变换最重要的是理解其基本步骤。本文将逐步指导您如何在Python中实现Hough变换，并提供示例代码及详细注释。
#### Hough变换流程
在开始编码之前，让我们先了解实现Hough变换的基本步骤，以下是一个简化的流程表格：
| 步骤
# 理解傅立叶变换及其在Python中的实现
傅立叶变换（Fourier Transform）是信号处理领域中的一个重要工具。它将时间域的信号转换为频率域信号，帮助我们分析和处理各种类型的波形。在这篇文章中，我们将探讨傅立叶变换的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例来展示其应用。
## 傅立叶变换的基础
傅立叶变换的核心思想是任何复杂的周期信号都可以表示为一系列正弦波和余弦波的叠加
在处理“逆变换Python代码”时，很多人可能会感到困惑。其实，了解逆变换的过程和相关备份策略是至关重要的。我们将深入探讨如何高效地进行逆变换，并用一系列工具和流程确保我们在整个操作中的安全和可靠性。
首先，我们要建立一个明确的备份策略。可以利用甘特图来规划我们的备份时间点和频率，确保在不同情况下都能够及时恢复数据。
```mermaid
gantt
title 备份计划安排
