离散时间信号——序列的基本运算及matlab实现 文章目录离散时间信号——序列的基本运算及matlab实现前言一、什么是离散时间信号？1、离散时间信号2、数字信号处理系统二、序列的基本运算1.序列相加2.序列相乘3、序列倍率4、序列移位5、序列折叠总结 前言本篇文章主要介绍数字信号处理内容中的离散信号序列的基本运算，如：序列相加、序列相乘、倍率、移位、折叠、样本和等内容及matlab代码的实现
目录1.序列相加与相乘：2.序列的累加和累积：3.序列的翻转： 4.序列移位： 5.连续时间信号的尺度变换： 6.连续时间信号的奇偶变换： 7.连续时间信号的积分与微分： 1.序列相加与相乘：信号相加（相乘）是对信号值之间的相加（相乘），实现语句为x=x1+x2;x=x1.*x2;注意：①相加和相乘的前提是参加运算的两个信号的长度必须相同；&nbs
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2024-10-24 08:25:27
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今天我们要学的内容是python中的序列封包和序列解包，在此之前，我要先给你们讲解一下python中的序列。可能刚接触python的朋友们都听过序列这个词，那么什么是序列呢？序列就是可以进行索引和切片的操作，比如说我们的列表和元组，还有字符串。他们除了可以进行这些操作外，和可以进行相加或者相乘（注意：这个相乘指的是列表，元组或者字符串和数字的相乘，并不是他们自己之间的相乘。）扩展：python中的
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2024-05-17 07:50:39
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文章目录1. 基本结构2. 集合2.1 集合相等与子集2.2 集合的大小2.3 笛卡尔积2.4 量词和集合2.5 集合运算2.6 接下来是一些零碎的东西2. 函数2.1 一对一函数和映射函数2.2 函数的相关运算2.3 一些重要的函数3. 序列和求和3.1 几个序列3.2 求和4 集合的基数5. 矩阵 1. 基本结构逻辑和证明是离散的基础，在离散数学的许多内容主要研究用以表示离散对象的离散结构。
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2023-10-27 11:49:16
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我的学习python练习的环境的是ubuntu 14.04操作系统，默认的是安装python2.7。所以一切的练习都是在python2.7上。下面我把学习序列的一些操作和想法分享给大家。 python的序列像java中的数组，一般数组都是用于存放元素或对象。我们可以对python序列进行，通过索引查找元素，插入操作，乘法操作，遍历，还有对序列的元素的子集进行操作，又称分片。
[b] 索引[/b
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2024-06-28 16:38:41
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# Python序列离散化：快速入门指南
在数据分析和机器学习中，离散化（Discretization）是一种常用的技术，它主要用于将连续数据转化为离散数据，以便于模型处理和分析。在Python中，离散化常用于数值特征的处理，尤其是在大量数据需要分类时。本文将探讨如何使用Python进行序列离散化，并附上代码示例帮助你更好地理解这一概念。
## 什么是离散化
离散化是将连续变量转化为离散变量
海伦约会数据集链接前言建议在实现过程中对数据实现归一化，因为在此数据集中，相比于游戏时间和每周冰淇淋消费公升数，飞机飞行公里数在数值上最大，它的变化对距离的计算产生的影响也就更大，也就更容易影响到最后的分类结果。但是海伦在约会实例中我们认为三个特征同等重要，因此我们需要将所有的特征的取值范围进行限制，让三个特征对最终的分类结果的影响相同。 经过测试后发现归一化前后测试数据的正确率前者为80%,后者
KL Divergence KL（ Kullback–Leibler） Divergence中文译作KL散度，从信息论角度来讲，这个指标就是信息增益（Information Gain）或相对熵（Relative Entropy），用于衡量一个分布相对于另一个分布的差异性，注意，这个指标不能用作距离衡量，因为该指标不具有对称性，即两个分布PP和QQ，DKL(P|Q)DKL(P|Q)与DK
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2024-08-17 13:44:36
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离散时间系统基本理论离散时间序列序列的表示序列的分类常用时间序列离散实序列单位阶跃单位脉冲单位脉冲和单位阶跃响应的关系如下：中间的表述方式可以理解为离散序列的“积分”。矩形序列离散实指数序列离散复序列\(\frac{2\pi}{\omega}=\frac{N}{m}\)，其中左侧化简后的分子和分母分别与右侧N和m对应，m为周期内含有的包络数，N为周期。频率大小的影响：\(e^{jwn}\)，当ω越
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2024-01-30 07:07:25
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python中，一般在涉及到列表排序时，都用内置的sort()方法或者全局的sorted()方法，区别如下：1、sort()方法只能用于列表排序，不能用于字符串，字典等其他可迭代序列；sorted()方法可以用于所有的可迭代序列；2、sort()方法是在原列表基础上进行排序，返回None，会破坏原始列表结构；sorted()方法是返回一个排序后的新序列，对原始列表无影响；#sort()排序
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2023-08-20 21:18:14
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在Python编程中，有时我们需要构建一维序列相乘的问题，以便在数据分析、机器学习或其他编程任务中进行数值计算。在本文中，我将系统地探讨这一问题的背景、错误现象、根因分析、解决方案以及如何进行验证测试和进行预防优化。
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### 问题背景
在进行数据处理时，Python中的一维序列（如列表或NumPy数组）相乘的需求层出不穷。这类操作在金融、科学计算及深度学习中尤为常见。我们通常使用数组
结论：1.当a>0时，复指数序列x(n)的实部和虚部分别是按指数规律增长的正弦振荡序列;3.当a=0时，复指数序列x(n)为虚指数序列，其实部和虚部分别是等幅的正弦振荡序列.2.当a>0时，复指数序列x(n)的实部和虚部分别是按指数规律衰减的正弦振荡序列;
原创
2023-05-06 00:11:25
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论文链接：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting.摘要 许多真实世界的应用需要对长序列时间序列进行预测，如用电规划。长序列时间序列预测( Long sequence time-series forecasting LSTF)对模型的预测能力提出了很高的要求，
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2024-01-30 09:52:05
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周期序列：如果对所有的n，关系式x(n)=x(n+N)均成立，且N为满足关系式的最小正整数，则定义x(n)为周期序列，其周期为N。
原创
2023-05-06 00:11:20
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正弦序列x(n)=sin(wn)，式中w称为正弦序列的数字域频率，单位为弧度，表示序列的变化速率，或者表示相邻两个序列值之间相差的弧度数;
原创
2023-05-06 00:12:05
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# 离散序列互相关及其应用
在信号处理和数据分析的领域，互相关（Cross-Correlation）是一种常用的方法，用于衡量两组离散信号之间的相似性。其主要功能是帮助我们理解一个信号相对于另一个信号的时间延迟或相位差。本文将介绍如何使用Python进行离散序列的互相关分析，并通过代码示例加以说明。
## 1. 什么是互相关？
互相关是描述两个信号在不同时间延迟下的相似性的一种方法。它的数学
文章目录Introduction单轮差动轮简化的汽车模型Workflowbasic ideabuild the graph,sample in control vs state spacesample in control spacecomparisonBoundary Value Problem(BVP)optimal BVPexample optimal stateexample轨迹库Heur
序列支持“+”和“*”运算，通常要求运算符两侧为相同的序列类型，并且运算的结果是生成一个新的序列而不会改变原来的任何一个运算对象。>>> l=[1,2,3]
>>> l*5[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]>>> 5*'abcd''abcdabcdabcdabcdabcd'有时，我们会需要
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2023-11-06 18:10:11
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如果|a|<1，x(n)的幅度随n的增大而减小，此时x(n)为收敛序列;如果|a|>1，x(n)的幅度随n的增大而增大，此时x(n)为发散序列.实指数序列：x(n) = a^n*u(n)，
原创
2023-05-06 00:12:01
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在Matlab中，阶跃序列可以用ones函数来实现，如要产生N点的单位阶跃序列，可以通过以下命令实现：x=ones(1,N);单位阶跃序列(unit step sequence) u(n)，其特点时在n>=0时,其取值为1;n
原创
2023-05-06 00:12:15
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