信号分类 信号分为可靠信号和不可靠信号 不可靠信号的缺点 ①：处理完信号，需要重新再注册信号；②信号可能丢失。 Linux已经对缺点①做了优化，现在的不可靠问题主要指的是信号可能丢失 信号还可以分为实时信号和非实时信号--一般不可靠信号指的是前32种信号，这32种信号已经有了预定义值，每个信号有了确定的用途及含义，并且每种信号都有各自的缺省动作 --可靠信号指的后32种信号 --非实时信号都不支...
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2016-11-17 23:24:00
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开发SNMP的时候用到了Linux信号机制，总结了一下关于信号的知识。信号是一种进程间通信手段，本质是一种软件中断，用来处理异步事件。信号机制是Unix家族里一个古老的通信机制。传统的信号机制有一些弊端，更为严重的是信号处理函数的执行流和正常的执行流同时存在，这可能会对软件运行带来一定问题。目录1. 信号的生命周期2. 信号的产生3. 信号的处理4. 信号的分类5. 信...
原创
2021-09-02 16:32:39
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在上一讲中，我们对 RNN 的基本结构和计算机制有了初步的了解。本节笔者将和大家继续学习 RNN 的相关知识，对 RNN 的几种不同的类型结构进行分析。上一讲中我们以 RNN 中最普遍、最常见的结构类型为例进行了说明，即 N VS N 的结构类型。N VS NN VS N（图片源自网络） 所谓 N V
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2024-01-24 20:53:45
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调频(FM) 使载波频率按照调制信号改变的调制方式叫调频， 经过调频的波叫调频波。已调波频率变化的大小由调制信号的大小决定，变化的周期由调制信号的频率决定。已调波的振幅保持不变。调频波的波形，就像是个被压缩得不均匀的弹簧，调频波用英文字母FM表示。 频移键控(FSK) 频移键控是利用两个不
原创
2011-08-14 18:34:26
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# 使用PyTorch实现RNN分类信号
在这篇文章中，我们将会学习如何使用PyTorch实现一个简单的RNN（递归神经网络）用于信号分类任务。这里提供一个简明的流程，以及相应的代码解析，帮助你理解每一步的实现。
## 流程概述
我们将整个任务分成几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
原创
2024-10-06 04:47:27
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# Python 中的连续信号与离散信号分类
在信号处理和数据分析领域，信号可以按照其特性分为不同的类型，其中最常见的分类即为连续信号和离散信号。Python 作为一门强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，方便用户对信号进行分类和分析。本文将深入探讨连续信号和离散信号的概念、特点及其在 Python 中的实现。
## 1. 信号的基本定义
信号是描述某种现象变化的函数，通常随时间变化。我们可
在I2C总线 总线是将信息以一个或多个源部件传送到一个或多个目的部件的一组传输线。通俗的说，就是多个部件间的公共连线，用于在各个部件之间传输信息。人们常常以MHz表示的速度来描述总线频率。 [全文] 通信的过程中，参与通信的双方互相之间所传输的信息种类归纳如下。 主控器向被控器发送的信息种类有：启动信号、停止信号、7位地址码、读／写控制位、10位地址码、数据字节、重启动信号、应答信号、时钟
0.引言1.介绍2.信号的分类3.关于周期大小的求解4.实信号和复信号5.奇信号和偶信号6.能量信号和功率信号
通信原理第二章 随机信号分析一 随机过程定义测试n台性能相同的接收机，在同样条件下，不加信号测试其输出噪声，波形如图（１）每一条曲线 都是一个随机起伏的时间函数——样本函数（确知信号）， 称之为随机过程的一个实现／样本。这是对于其中一台接收机观察。（２）全体样本函数的集合称作随机过程 。（３）在某一特定时刻 观察各台接收机的输出噪声值 ，此时所有的输出噪声值是随机过程一个随机量（随机变量)：因
ESR，是Equivalent Series Resistance三个单词的缩写，翻译过来就是“等效串联电阻”。 ESR的出现导致电容的行为背离了原始的定义。ESR是等效“串联”电阻，会增大这个数值，而并联则会减少之。理论上，一个完美的电容，自身不会产生任何能量损失，但是实际上，因为制造电容的材料有电阻，电容的绝缘介质有损耗，各种原因导致电容变得不“完美”。比如，我们认为电容上面电压不能突变，当突
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2023-09-08 18:50:10
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系列文章目录第三章 NR系统物理层信道与信号概述 文章目录系列文章目录前言一、物理层信道与信号二、物理层资源分配概述1.通用资源描述2.帧结构总结 前言接第二章物理层标准概述，本章我们从TS 38.211开始入手学习和理解物理层的信道和信号，以及他们的资源组织方法。一、物理层信道与信号物理层信道分别可以分为下行信道和上行信道。对于下行信道，包括物理层广播信道（PBCH）、物理层下行控制信道（PDC
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2024-03-20 17:29:34
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时钟信号特性有：抖动(Jitter)、偏移（skew）、占空比失真(Duty Cycle Distortion)偏移SKEW 因时钟线长度不同或负载不同，导致时钟到达相邻单元的时间不同，这个时间上的偏差就叫时钟偏移SKEW。 在上图中的Tskew=Tc1-Tc2 偏移会一直
目录脑电图(Electroencephalography,EEG)皮层脑电图（Electrocorticography, ECoG）深度电极(Depth electrode)功能磁共振成像(FunctionalMagnetic Resonance Imaging, fMRI)脑机接口(BCI)是可以不间断地进行通信或控制的设备。BCI检测到用户大脑活动的特定模式，这些模式反映了用户想要发送的不同信
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2024-05-21 17:21:50
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控制总线主要用来传送控制信号和时序信号。控制信号中，有的是微处理器送往存储器和输入输出设备接口电路的，比如：读/写信号、片选信号、中断响应信号等；也有是其它部件反馈给CPU的，比如：中断申请信号、复位信号、总线请求信号、设备就绪信号等。概念在控制总线中，依靠该信号为媒介来实施对计算机信号的控制。对CPU而言，控制信号既有输出，又有输入。常见的控制信号 时钟用来同步各种操作。 复位初始化所有
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2024-08-14 09:46:43
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一、离散时间主要知识点、二、简介、1、定义、2、分类、(1) 根据值是否确定进行分类 ( 确定性 | 随机 )、(2) 根据周期性进行分类 ( 周期 | 非周期 )、(3) 根据离散性进行分类 ( 离散时间 | 连续时间 )
原创
2022-04-09 13:43:35
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# 使用LSTM进行振动信号分类：基于PyTorch的实现
## 一、引言
随着工业自动化程度的提高，振动信号分析在设备故障预测、健康监测等领域变得越来越重要。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络，非常适合处理时间序列数据，因此在振动信号分类中得到了广泛应用。本文将结合PyTorch框架，展示如何利用LSTM模型对振动信号进行分类。
## 二、LSTM模型简介
LSTM是一种
声学特征提取流程图语谱图语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。语谱图形成过程信号预加重因为语音信号的功率谱随频率的增加而减小，导致语音的大部分能量都集中在低频部分，从而导致高频部分的信噪比很低。因此一般使用一阶高通滤波器去提升信号在高频部分的信噪比。对语音进行完预加重后，然后就
# Python 振动信号分类算法：科普文章
## 引言
振动信号分类是机械设备状态监测中的重要任务，可以有效帮助工程师判断设备的健康状况。通过分析振动信号数据，可以识别出潜在的故障并采取措施，避免设备故障带来的经济损失。本文将介绍一种基于Python的振动信号分类算法，包括步骤流程图、类图以及示例代码。
## 振动信号分类流程
振动信号分类一般步骤包括：信号采集、特征提取、特征选择、分类
原创
2024-10-08 06:14:05
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在这篇博客中，我们不讨论有关于正弦信号数学层面的意义，而是将理论结合工程，讨论信号处理中一些要注意的事项。图 1上图是一个用matlab生成的频率为10Hz的正弦信号，需要注意的是，matlab生成的正弦信号，本质是一组离散有限长度的周期信号。实际上，我们任何的一个数字信号系统（比如雷达系统），所得到的信号都是离散的，持续时间有限的信号。我们对上述信号新型FFT处理，得到：  
