从今天开始梳理信号与系统了。啥是信号呢？信号就是物理量的变化，这种变化可能暗示了某种信息，所以就叫信号(函数)，连续变化的就是连续信号，非连续变化的就是离散信号。只包含一个维度变化的就是一维信号，多个变化维度的就是多维信号。那啥是系统呢？及时能够检测到I、并处理变化的一个或一组装置，通过这组装置我们能够分析或者利用信号。(严谨的定义请参考教材，这里主要讲个人的理解)例子有很多了，比如语音的信号(一
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2024-01-31 00:58:50
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之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点
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2024-10-25 12:58:58
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# Python一维信号增强
## 引言
在信号处理领域，一维信号指的是一个仅有一个自变量的函数。在现实生活中，我们常常会遇到一维信号，比如音频信号、生物信号等。而在实际应用中，我们经常需要对这些一维信号进行增强处理，以提取出其中的有用信息或者改善信号的质量。本文将介绍使用Python进行一维信号增强的基本方法和常用技术，并提供相应的代码示例。
## 一维信号增强的基本方法
一维信号增强的
原创
2024-02-17 04:46:23
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程序在执行的时候，几乎任何时刻都会发生事件。
信号通常用来向一个进程通知事件。
信号是不可提前预知的，所以信号是异步的
信号随时都可能发生，接收信号的进程也可以没有控制权。
每个信号名都以SIG开头，信号名的定义在<signal.h>中。
许多情况下都会出现信号，如硬件异常，非
信号处理与分析课程设计训练任务书电子工程学科部2015年4月第一部分：语音信号部分题目一：基于归一化互相关函数的基音检测 (负责人：贾懋珅)本课题是根据电子信息类本科生信号处理和分析课程的学习内容和语音信号处理的实际应用相结合而设计的实践性训练。课程训练以数字信号处理为基础，需要学生在掌握基本原理的同时，理解语音信号的相关知识并结合实际应用实现对语音信号的分析和处理。训练目的1.通过利用c程序实现
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2024-01-17 08:56:27
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信号的分类什么是信号？信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。例如，古代人利用点燃烽火台而产生的滚滚狼烟，向远方军队传递敌人入侵的消息，这属于光信号；当我们说话时，声波传递到他人的耳朵，使他人了解我们的意图，这属于声信号；基于信号维度的分类一维信号：声音信号，声音强度随时间变化。例如：下面这段声音信号，我们利用Matlab将这段信号的强度随时间变化的图像绘制
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2023-12-01 15:07:28
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信号与系统：信号信号分类：确定（）与随机（热噪声，雷电）信号，连续与离散，周期与非周期，能量与功率，一维与多维，因果非因果信号的运算：反转，平移，尺度，微分，积分常见种类：阶跃，冲击，高斯，取样，指数。：系统分类：连续系统与离散系统，动态与即时系统，线性非线性（分解，可加），因果非因果，稳定非稳定，信号与系统研究内容《信号与系统》以确定性信号和线性时不变系统两大研究对象，当信号作用于线性时不变系统
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2023-12-28 14:46:13
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在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。1， 标准高斯函数高斯函数标准型：这个函数描述了变量 x 的一种分布特性，变量x的分布有如下特点：Ⅰ， 均值 = 0Ⅱ， 方差为1Ⅲ， 概率密度和为12， 一元高斯函数一般形式 一元高斯函数一般形式：我们可以令：称这个过程为标准化， 不难理解，，从z->x的过程如下：Ⅰ， 将 x
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2024-09-09 05:20:07
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# Python 一维信号卷积运算
卷积运算是信号处理和数据分析中的一种重要工具。在Python中，实现一维信号的卷积非常简单，主要依赖于NumPy等库。本文将介绍卷积的基本概念，通过示例带你了解如何在Python中进行一维信号的卷积运算。
## 卷积的基本概念
卷积是一个数学操作，主要用于对两个函数进行结合，生成第三个函数。它在图像处理、音频处理和自然语言处理中有着广泛的应用。简单来说，卷
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nb
DSP：数字信号处理器 模拟高通器：其实就是一个电阻和一个电容（RC)，书上第一页 数字高通器：先是一个加法器在，加法器并上一个乘法器和一个延时器信号分为： 1.模拟信号 2.数字信号 3.离散时间信号 4.幅度离散信号 前两个都那个，后两个只有一个那个不同类型的系统输出和接受不同的信号 比如数字信号系统接受和传递数字信号一维信号：只有一个变量 二维信号：二个或1二个以上的变量，比如图像，它是由一
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2024-07-31 17:03:07
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文章目录信号的定义定义及数学表示分类信号的基本运算信号的分解信号的脉冲分解脉冲函数脉冲函数的性质性质一：偶函数性质二：积分得到阶跃函数性质三：筛选性质信号的正交分解 本文涉及到信号处理的基本知识，主要为图像处理与模式识别打基础。 信号的定义定义及数学表示信号是一种随时间或空间变化的物理现象或物理量 – 如声音、图像、视频等信号的表示： – 可以由一个或多个独立变量构成的函数来表示一维声音信号
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2024-08-05 20:37:37
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问题:什么是马尔科夫模型?用来干什么?大家可以参考这篇简书python 实现关于HMM有两个主要问题：已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数需要使用hmmlearn 包导入需要的库import random
import datetime # 可有可无,用来记录模型学习时间,
import numpy as np
from hmmlearn i
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2024-08-14 15:29:20
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1.在Session中创造第一个graphimport tensorflow as tf
x=tf.Variable(3,name='x')
y=tf.Variable(4,name='y')
f=x*x*y+y+2这就是它的全部！最重要的是，这段代码实际上并不执行任何计算，尽管它看起来像是计算(特别是最后一行)。它只是创建了一个计算图。事实上，即使是变量还没有被初始化。要计算这个图，您需要打开一
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2024-07-21 17:14:26
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文章参照# coding=utf-8
import re
import numpy as np
class Hmm(object):
def __init__(self, train_path):
self.train_path = train_path
self.clean_data()
def clean_data(self):
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2023-06-21 10:36:06
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目录一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别二、二维傅里叶变换（快速算法及朴素算法）的实现及各种算法用时比较三、逆傅里叶变换的算法及代码正文 一、基于DFT（自写）FFt（内置）myfft1（自写）比较补零和不补零的区别1、对50个数进行一维傅里叶变换（比较mydft1，myfft1，fft）代码：clear
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amax = 49;
x =
下图是低通滤波器的频率响应曲线。低通滤波器频响曲线横轴是频率(Hz)，纵轴是声音大小(dB)。（请忽略图中的频率刻度，没有对应人声的频率范围）所谓的低音效果，其实就是对人声中的低音部分保留或增强，对应上图中左侧的横线部分；而对于人声中的高音部分进行衰减，对应上图中右侧的斜坡部分。通过这个低通滤波器，我们就能将低音过滤，将高音衰减。为了实现更好的视听效果，实际中，功放或播放器的实现会比这个复杂得多，
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2024-09-15 11:28:47
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简 介： 对于RC组成的低通滤波器，推导出它对应的逆系统电路。并使用OPAMP在面包板上搭建测试了逆系统电路的功能。关键词： RC低通，逆系统
RC滤波逆系统
目 录
Contents
问题背景
滤波器的逆系统
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2024-09-23 17:50:03
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# 一维信号的维纳滤波法
维纳滤波是一种常用的信号处理方法，主要用于信号的降噪。它通过最小化均方误差来估算所需的滤波器，以此提高信号的质量。本文将介绍维纳滤波的基本原理，并提供一个Python代码示例，帮助您理解这一技术。
## 维纳滤波的基本原理
维纳滤波器的核心目标是估计一个信号在噪声干扰下的原始版本。假设我们有一个真实信号 \( S[n] \) 和噪声信号 \( N[n] \)，接收到
基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测*使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日，一学期没等到开学，然而又放假了。 大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。 作者研究生就读于河北一所双飞，全国排名270多，哈哈哈，不吹不黑。 在网上翻
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2024-06-03 10:13:07
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