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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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
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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limit(F,x,a)计算当x→a时符号表达式F=F(x)的极限值;limit(F,a)用函数findsym(F)确定F中的自变量x，再计算当x→a时F=F(x)的极限值;limit(F)用函数findsym(F)确定F中的自变量x，再计算当x→0时F=F(x)的极限值;limit(F,x,a,'right')计算时F=F(x)的左极限;limit(F,x,a,'left')计算时F=F(x)的
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2023-06-21 23:25:18
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B样条是对贝塞尔曲线的一种扩展，包含两个贝塞尔曲线不具有的优点：1. B样条的多项式次数可以独立于控制点数目，而贝塞尔曲线次数和控制点是紧密相关的。2. B样条允许局部控制曲线或曲面生成。B样条曲线生成的关键是构造出基函数，下面提供了二次、三次和四次三种基函数来进行B样条曲线生成。matlab代码如下：clear all;
close all;
clc;
p =ginput(); %至少点
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2023-07-03 23:50:35
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# MATLAB 平滑样条的 Python 实现
随着数据分析和科学计算的不断发展，各种软件和工具不断涌现，MATLAB 和 Python 是当前最流行的两种编程语言之一。在数据插值和光滑处理中，样条插值是一种常用而有效的方法。今天，我们将探讨如何在 Python 中实现 MATLAB 的平滑样条功能，并通过代码示例进行深入说明。
## 平滑样条简介
平滑样条是一种使用分段多项式函数来进行数
原创
2024-09-24 08:42:57
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# 使用Python和MATLAB绘制样条曲线
## 引言
在科学和工程领域中，我们经常需要使用曲线来拟合和表示数据。样条曲线是一种通过定义节点和控制点来插值和逼近数据的方法。它在数学建模、图像处理和计算机图形学等领域中广泛应用。
本文将介绍如何使用Python和MATLAB两种流行的编程语言来绘制样条曲线。我们将首先介绍样条曲线的基本概念，然后使用代码示例演示如何使用Python和MATL
原创
2023-08-01 19:10:06
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一、插值插值：从已知点近似计算未知点的近似计算方法１.一维插值函数y=interp1(x0,y0,x,'method')；其中 x0,y0 是已知数据点，x 是插值点，y 是插值点的函数值mothod默认为线性插值，其值可为：‘nearest’ 最近项插值‘linear’ 线性插值‘spline’ 三次样条插值 （还可直接spline(x0,y0,x)）‘cubic’ 立方插值/三次Hermite
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2024-02-16 09:59:11
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一. B样条函数B样条函数的MATLAB代码如下：S=spapi(k,x,y)
%k为用户选定的B样条阶次，一般以4和5居多例题1分别用B样条函数对y和f(x)中的自选数据进行5次B样条函数拟合，并与三次分段多项式样条函数拟合的结果相比较。解：MATLAB代码如下：clc;clear;
%%y函数部分
x0=[0,0.4,1,2,pi];
y0=sin(x0);
ezplot('sin(t)',
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2023-12-09 15:16:27
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1.一维插值函数 matlab中有现成的一维插值函数interp1 语法为y=interp1(x0,y0,x,'method')其中method指定插值的方法，默认为线性插值。其值可为插值方法解释nearest最近项插值linear线性插值spline立方样条插值cubic立方插值所有的插值方法要求x0是单调的。2.三次样条插值 在matlab中数据点称为断点。如果三次样条插值没有边界条件，最常用
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2023-10-19 06:42:59
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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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update on : 20.6.14 直接上代码，多的不再说了。 1、写一个Base函数 文件保存为Base.m文件 function result = Base(i,k,u,t) %第i段k次B样条基,Deboor递推递归算法 %t为变量,u(i)<=t<u(i+1),k=0时result=1;
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2016-10-03 11:48:00
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1. 二维数据曲线图1.1 绘制二维曲线的基本函数1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:t=0:0.1:2*pi;
x=2 * t;
y=t.*sin(t).*sin(t);
figure();plot(x, y);
%加网格
grid on; 2． 含多
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2023-06-27 09:40:25
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# Matlab 平滑样条拟合对标 Python
在数据分析与可视化中，样条拟合（Spline fitting）是一种常用的方法，用于根据离散数据点获得光滑曲线。本文将探讨 Matlab 中的平滑样条拟合与 Python 中的对应实现，流程及其应用。
## 什么是样条拟合
样条拟合是一种插值方法，它通过一系列低次多项式的拼接来逼近数据点。这些多项式在数据点处相连，并且在这些点上的导数是连续的
原创
2024-09-27 05:25:44
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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
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