在图像分析里，投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征，通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上，图像灰度变化的规律，这在图像分割，文字提取方面应用比较广。一个投影曲线，它的关键信息就在于波峰与波谷，所以我们面临的第一个问题就是找到波峰与波谷。 第一次涉及到求波峰与波谷时，很多人都不以为意，觉得波谷波峰还不容易，无非是一些曲线变化为零的点，从离散的角度来说，也就是: 波峰：F(x)>F(x-1
最近在做课题研究的时候，在三维曲面寻找波峰方面遇到了些困难，虽然查找资料的时候有看到findpeaks和imregionalmax两个找极大值的函数，要么就是只适用于二位曲线，要么就是不能很好地滤除噪声引起的无效波峰，最后偶然看到一个大佬的思想，给了我很大的启发。本文参考波峰识别算法介绍 | Zealseeker's Blog中的峰突prominence思想，对该识别算法进行说明改进，以利用MAT
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2023-12-10 22:11:12
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给定一个数组h, 从左往右扫描。 用S记录当前的状态（未知0， 下坡1，上坡2) 当S=0, 如果 h[i] > h[i+1] 修改状态为 下坡1， 否则为上坡 2 当S=1, 如果 h[i] < h[i+1], 则判断为由下坡变为上坡， 此处为一个波谷。 如果该波谷比上一个rangesize范围内
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2020-05-07 16:49:00
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在通过电流钳观察电机电流的时候，会发现一种现象，就是相电流波形波峰的附近总是存在一定的毛刺，这种毛刺在大功率平台上更加明显，甚至导致电机振动？其波形如下图所示：电流波形的异常与电压的变化是分不开的，电流的纹波其实要回到电压矢量实现过程，即PWM发波的角度去理解，在进行交流电流控制的时候实际上是通过8个基础电压矢量进行的。 不同矢量对应的电流变化是不同的，总结如下：000 对应电流变化
# Python判断曲线波峰实现方法
## 概述
在本文中，我将介绍如何使用Python来判断一个曲线上的波峰。对于刚入行的小白，我将逐步引导他们完成这个任务。首先，我将列出实现该任务的整个流程，并通过表格展示每个步骤。然后，我将逐步说明每个步骤需要做什么，并提供代码示例和注释。
## 流程图
以下是整个流程的流程图。
```mermaid
erDiagram
Developer -
原创
2023-09-11 05:13:40
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# JavaScript 波峰波谷算法实现
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何实现 JavaScript 波峰波谷算法。这个算法可以让你找到一个数组中的所有波峰和波谷。首先，让我们来看一下整个流程的步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 遍历数组，找出所有的波峰和波谷 |
| 2 | 返回波峰和波谷的索引数组 |
## 实现步骤
原创
2024-02-24 07:21:56
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主要对一些声学的概念以及计算公式进行了总结。① 频率 声源在一秒钟内振动的次数叫频率，记作f，单位为Hz。 ② 波长 沿声波传播方向，振动一个周期所传播的距离，或在波形上相位相同的相邻两点间的距离称为波长，用λ表示，单位为m。③ 声速一秒时间内声波传播的距离叫声波速度，简称声速，记作c，单位为m/s。④ 声功率（W）声功率是指单位时间内，声波通过垂直于
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2024-10-11 22:11:36
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曲线的波峰和波谷查找算法原理：投影曲线实际上是一个一维的向量： V=[v1,v2,…,vn] 其中vi,i∈[1,2,…,N]，代表图像在第i行或列上的灰度累积。当然不仅仅是投影曲线，T也可以是某一事件中变量的观测值，我们需要研究这个变量的变化规律。 查找算法如下：假投影曲线可以表示为V=[v1,v2,…,vn]。计算V的一阶差分向量DiffV: Diffv(i)=V(i+1)−V(i),其中i∈
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2023-10-12 10:12:17
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目录写在前面的话一、时域信号获取1.1 python读取.wav文件1.1.1 soundfile1.1.2 scipy1.1.3 总结二、频谱特征2.1 傅里叶变换后的信号2.2 幅度谱(magnitude spectrogram)2.3 相位谱(phase spectrogram)2.5 能量谱(power spectrogram)2.6 梅尔谱(mel spectrogram)2.7 梅尔
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2024-02-11 08:57:25
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2023-10-25 21:14:58
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# 语音信号处理：识别时域波峰波谷
在语音信号处理中，时域图形能提供关于信号变化的直观信息。通过分析信号的波峰和波谷，我们可以把握声波的特征，从而进行更深入的处理，比如语音识别、情感分析等。本文将介绍如何利用Python识别语音信号的波峰和波谷，并给出相应的代码示例。
## 时域波峰波谷简介
在时域信号中，波峰是信号的最大值点，而波谷则是最小值点。波峰和波谷的识别对于理解信号特征至关重要，这
# Python如何对波峰信号进行面积积分
在信号处理中，对波峰信号进行面积积分是一个常见的操作，可以用来分析信号的能量分布和特征。本文将介绍如何使用Python对波峰信号进行面积积分，并通过一个示例来解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含峰值的信号数据，我们想要计算这个信号数据在峰值区域的面积积分，以获取信号的能量分布情况。
## 解决方案
为了对波峰信号进行面积积分，
原创
2024-05-02 03:55:08
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一、为什么使用移动面积算法 解：常规波峰判定是采用高低阈值的方法进行筛除，但会出现如图情况。左边噪声高于实际波峰（绿色）高度，甚至高于阈值（红色），会造成波峰高度的误判等。 二、移动面积算法的雏形与原理 选定矩形（mask），此处我设其宽为波峰的1/2，高为波峰最高，面积为S2。通过mask在I-V图中，从左到右移动，计
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2024-04-22 21:55:20
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1、聊一聊 其实每个人在无助的时候都需要一句"Cry On My Shoulder!" 今天跟大家介绍一种波峰波谷的检测方法，不是很难，不过能够凸显数学在编程算法中的重要作用。2、正文部分1波峰波谷用处对于信号波峰波谷识别在嵌入式领域应该是非常广泛的，因为大部分的信号都处于一种时变的状态，信号在时域上处于一种类似于正弦波的波动状态。比如计步软件就
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2023-12-15 13:07:28
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一、研究背景2020年全国大学生电子设计大赛中，A题中有一个小项目为步数检测，这让我开始了计步算法的探究。通过查阅文献，最后选择陈国良团队《一种基于自适应波峰检测的MEMS计步算法》一文中提及的波峰检测算法为基础思路，编写了基础的步数检测代码。二、算法实现1. 基础思路通过对人体行走特征进行分析，人行走频率一般在 1~2.5 Hz 范围内，跑步时频率不超过 5 Hz，加速度在 0.2g~2g 之间
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2023-12-08 09:56:32
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# 语音信号处理中的时域音频特征：波峰与波谷
## 引言
语音信号处理是现代数字信号处理中的重要领域，它涉及到从语音信号中提取有用特征的技术。这些特征可用于多种应用，如语音识别、情感分析和声学特征提取等。在时域分析中，波峰和波谷是重要的特征，它们能够提供关于信号的强度和音调信息。本文将探讨如何在Python中提取这些特征，并展示相应的代码示例。
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## 什么是波峰和波谷？
波峰是音
https://mp.weixin.qq.com/s/LQCfzSrnXU69MTVlTmXwEg 正文部分 1 波峰波谷用处 对于信号波峰波谷识别在嵌入式领域应该是非常广泛的，因为大部分的信号都处于一种时变的状态，信号在时域上处于一种类似于正弦波的波动状态。比如计步软件就是通过IMU模块所采集的变
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2021-02-25 14:15:00
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D类音频放大器输出波形。一般情况下，我们测试的音频输出的波形是下面这样的。 在没有信号时，应该是一条直线。而D类放大器输出不是这样的，用示波器测量会看到是一个个方波脉冲，即使没有信号输入时，也是方波的波形，如下图。为什么class D的波形会是这样的呢？下面介绍下D类功放的基本原理就会明白。 D类功放工作原理如下图，D类放大器是由锯齿波发生器，放大器，功率放大等组成。波形如下
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2023-10-27 08:44:18
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这篇文章，我们来谈谈，在一系列的电波数据中，我们应该怎么求解这一系列的数据的波峰和波谷呢？本文中知识点会应用到我的下一篇文章中 -- 讲解 MA 进行曲线平滑
原创
精选
2022-09-21 11:45:59
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振幅为零的点称为波节，振幅最大处称为波腹。波节两侧的振动相位相反。相邻两波节或波腹间的距离都是半个波长。在行波中能量随波的传播而不断向前传递，其平均能流密度不为零；但驻波的平均能流密度等于零，能量只能在波节与波腹间来回运行。
由於节点静止不动，所以波形没有传播。能量以动能和位能的形式交换储存，亦传播不出去。
测量两相邻波节间的距离就可测定波长。各种乐器，包括弦乐器、管乐器和打击乐器，都是
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2023-12-08 09:53:52
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