exp(A)求A矩阵的自然指数值 sin(pi/2)=sind(90)=1 abs函数求复数的模，实数的绝对值和字符ascll码的值 取舍函数：round函数四舍五入取整 ceil函数向上取整 floor函数向下取整 fix函数舍弃小数取整 rem(m,10)求m除10取余的值 isprime(n)判断n是否为素数 y = max(A) 向量A的最大值 [x,y] = max(A) 向量A的最大值
采样对象40个离散点，在实空间的40个点内，有2个周期：采样周期：1/2每两个点抽样一个，所以抽样结果如下： 对抽样结果分别进行模拟DFT和FFT运算，得到抽样信号的频谱图：对比两图发现： 1.DFT得到的频谱是40个频率刻度，而FFT得到的只有20个频率刻度。 2.DFT得到的频谱有4个频率分量，而FFT只有两个频率分量。所以哪个方法得到的结果是对的呢？再回答这个问题前，先看看下面这个离散点只有
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2024-02-24 19:03:39
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MATLAB：运算(二)1. 改变矩阵结构矩阵大小和结构可以改变，实现的方式主要有旋转矩阵、改变矩阵维度、删除矩阵元素等。MATLAB提供的此类函数见下表：函数名称函数功能fliplr( A )矩阵每一行均进行逆序排列flipud( A )矩阵每一列均进行逆序排列flipdim(A, dim)生成一个在dim维矩阵A内的元素交换
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2024-10-14 11:53:00
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1170. 重塑矩阵中文English在MATLAB中，有一个非常有用的函数叫做'reshape'，它可以将矩阵重新整形为一个不同大小的矩阵，但保留其原始数据。先给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示所需重新整形矩阵的行数和列数。重新形成的矩阵需要用原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果使用给定参数的“重塑”操作是可能且合法的，则输出新的重新整形矩阵; 否则
利用NovalIDE进行类似Spyder或者MATLAB的科学计算利用NovalIDE进行类似Spyder或者MATLAB的科学计算这里写自定义目录标题NovalIDE介绍安装ScientificShell插件打开科学命令提示符运行及功能数值显示运行当前代码保存、调用和删除变量未来开发计划与打算显示变量维度的功能参见以下链接。安装ScientificShell插件点击NovalIDE的“工具”——
文章目录尝试matlab 的一个bug继续尝试一些尝试过的函数str2numhex2decabsstrsplit查看变量属性关于cell 尝试verilog仿真的数据如下(部分）：每个数都是16进制的，一个数24bit代表rgb888.用matlab把txt读为矩阵数据：im_list = importdata('fpga_gen_picture.txt',',',375);读到的是cell类型
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2024-07-01 12:43:08
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from sklearn.utils import resample
df_majority = df[df.balance==0]
df_minority = df[df.balance==1]
#Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority,
replace=True, # sample with re
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2023-07-06 20:42:22
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按日期汇总信息resample函数可以完成日期的聚合工作，包括按小时维度，日期维度，月维度，季度及年的维度等等。下面我们分别说明。首先是按周的维度对前面数据表的数据进行求和。下面的代码中W表示聚合方式是按周，how表示数据的计算方式，默认是计算平均值，这里设置为sum，进行求和计算。 ? 1 loandata.resample(
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2024-01-12 09:20:25
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日K线到周K线和月K线，如果用resample函数，最大的问题是时间会自动填补。周线，我们只需要到星期五，他会填补到星期天的日期。月线，我们只需要月底最后一个日，他会填补到月底最后一天的日期。花了很多时间，找了很多资料，最终的解决办法如下Copy your index as column, aggregate date to get the max (or last if sorted) an
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2023-07-05 22:26:39
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# Python中的Resample操作简介
## 引言
在数据处理和分析领域，我们经常需要对数据进行重采样，即将数据从一个时间段转换为另一个时间段。Python中的pandas库提供了强大的重采样工具，可以方便地完成这个任务。本文将介绍什么是重采样，为什么我们需要进行重采样，以及如何使用Python中的pandas库进行重采样操作。
## 什么是重采样？
重采样是指将时间序列数据从一个时间段
原创
2023-09-06 10:21:30
256阅读
通过PythonAPI获取股票数据聚宽代码示例 获取平安银行的股票信息from jqdatasdk import *
auth('','')
#获取平安银行按1分钟为周期以“2015-01-30 14:00:00”为基础前4个时间单位的数据
df = get_price('000001.XSHE', end_date='2015-01-30 14:00:00',count=4, frequenc
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2023-11-24 12:41:19
19阅读
REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。 它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中，Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一。 他在论文中提到：“我这篇文章的写作目的，就是想在符合架构原理的前提下，理解和评估以网络为基础的应用软件的架构设计，得到一个功能强、性能好、适宜通信的架
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2024-09-02 13:14:10
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# Android Resample实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现Android Resample的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 打开源文件 | 打开待处理的音频文件 |
| 2. 读取文件信息 | 获取音频文件的采样率等信息 |
| 3. 实现Resample | 使用算法对音频文件进行Resample |
| 4. 保存新文件
原创
2024-03-19 03:13:01
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FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照 2016.02.17 by 1CM
T.. = Timeline support
支持时间轴
.S. = Slice threading
分段线程
..C = Command support
支持命令传送
A = Audio input/output
音频 输入/输出
V
目录语法说明示例 resample函数的功能是将均匀或非均匀数据用新的固定频率重新采样。语法y = resample(x,p,q)
y = resample(x,p,q,n)
y = resample(x,p,q,n,beta)
y = resample(x,p,q,b)
[y,b] = resample
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2023-12-25 21:43:52
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Program 1：在windows上测试。 存在问题，如果频率重采样前后的频率不一样，会导致音频数据丢失。#define __STDC_CONSTANT_MACROS
#include <string.h>
#include <windows.h>
#include <DShow.h>
extern "C"
{
#include "libavutil/
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2024-01-29 03:24:33
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上篇文章中，我们学习了如何使用pandas库中的date_range()函数生成时间序列索引，而且我们知道我们可以生成不同频率的时间索引，比如按小时、按天、按周、按月等等，因此就会引出另外一个问题，如果我们相对数据做不同频率的转换，该怎么做，pandas库中是否有现成的方法可供使用呢？带着这个问题，我们本次就来学习下数据重采样的知识。首先，简单解释什么是数据重采样，所谓数据重采样就是将数据原有的频
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2024-08-04 17:20:03
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在pandas里对时序的频率的调整称之重新采样，即从一个时频调整为另一个时频的操作，可以借助resample的函数来完成。有upsampling和downsampling(高频变低频)两种。resample后的数据类型有类似'groupby'的接口函数可以调用得到相关数据信息。时序数据经resample后返回Resamper Object，而Resampler 是定义在pandas.core.re
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2023-10-27 21:40:02
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2023-06-10 23:19:00
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# Python中的数据重采样技术
数据重采样是在时间序列分析和数据处理中非常常见的一种技术。根据不同的需求，我们可能需要将数据从较高的时间分辨率转换为较低的时间分辨率，或者将数据从较低的时间分辨率转换为较高的时间分辨率。这种转换可以帮助我们更好地分析和可视化数据。在Python中，我们可以使用`pandas`和`numpy`等库来实现数据重采样。本文将介绍数据重采样的基本概念和常用的方法，并提
原创
2023-12-26 06:41:20
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