文件操作1. 文件操作1. 文件操作步骤1. 打开2. 读3. 写4. 关闭2. 访问模式2. 文件和文件夹的操作1. 步骤2. 相关操作 1. 文件操作1. 文件操作步骤1. 打开2. 读read()# num表示要从文件中读取的数据的长度（单位是字节），如果没有传入num，那么就表示读取文件中所有的数据。
文件对象.read(num)# test.txt文件
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2024-03-06 13:32:16
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获取了声音的波形 进行FFT变换, FFT变换后X轴与Y轴各代表什么意思呢?轉完的 x 軸是 frequency，y 軸可以是 magintude or power level. 所以0dB表示你量到的數值跟那種信號的ref.(基底) 值一樣大。 Help有說明到的聲壓的 ref值是被定義為 pref is 20 µPa。 下面跟你分享得再更詳細些
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2024-05-21 06:47:50
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利用Vivado的 FFT IP 核估计信号的幅度和频率1 IP说明1.1 Configuration Channel1.2 管脚描述2 例化IP2.1 DDS IP2.2 FFT IP3 程序3.1 程序结构3.2 Use_FFT_SignalAmp模块3.3 Max_Get模块3.4 testbench4 仿真结果分析4.1 信号频率估计4.2 信号幅度估计4.3 小结5 工程文件链接 1
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2023-09-02 23:35:22
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# 计算Java FFT幅值频谱的方法
傅立叶变换（FFT）是一种用于信号处理和数据分析的重要工具，它可以将一个信号从时域转换为频域。在计算机科学中，Java是一种常用的编程语言，本文将介绍如何使用Java计算FFT幅值频谱的方法。
## 什么是FFT幅值频谱？
在信号处理中，幅值频谱是描述信号频谱中振幅随频率变化的图形。通过计算信号的FFT，我们可以得到该信号的幅值频谱，从而更好地理解信号
原创
2024-05-31 04:08:31
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前言：本人的课题是关于EIT采集系统设计，所谓的EIT，简单的说就是往人体注入特定频率的电流信号，通过采集反馈的电压信号，进而使用成像算法重构人体内部的阻抗分布。由于采集到的电压包含其它频率的热噪声，为了只保留注入频率的信号成分，需要对采集到的电压信号进行FFT处理。在本文应用中，FFT相当于一个带通滤波器，用于获取指定频率的信号信息。关于快速傅里叶变化这里不做过多的介绍，具体可参考别人写的博客：
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2024-01-31 00:14:40
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# 使用Numpy进行快速傅里叶变换（FFT）
傅里叶变换是一种数学工具，用于将信号从时域转换为频域。在信号处理、图像处理、通信等领域中，傅里叶变换有着广泛的应用。Python中的Numpy库提供了一个方便的接口来执行快速傅里叶变换（FFT），使得对信号进行频域分析变得简单快捷。
## 什么是傅里叶变换？
傅里叶变换是一种将信号从时域转换为频域的数学方法。在时域中，信号是随时间变化的，而在频
原创
2024-03-18 04:15:05
239阅读
未全部测试仅供参考
原创
2021-07-05 13:53:32
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未全部测试仅供参考
原创
2022-02-19 11:33:00
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转载（http://hi.baidu.com/zhaolinger_789/blog/category/%CA%FD%D7%D6%D0%C5%BA%C5%B4%A6%C0%ED）
假设一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号，以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅
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精选
2010-09-02 08:54:19
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numpy下fft模块提供了丰富的fft函数，几种常用的在这里记录一下使用方式fft输入实数samples，如果输入的sample是带虚数部分的话，虚数部分会被
原创
2022-01-05 14:05:16
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# 使用Python中的NumPy实现二维FFT变换
在科学计算和信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一个非常重要的工具。我们可以利用Python中的NumPy库轻松实现二维FFT变换。本文将详细介绍整个流程，以及如何逐步实现这一功能。
## 流程概述
我们将进行以下步骤，以完成二维FFT变换的任务。以下是每个步骤的表格概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 04:48:19
113阅读
# Python计算幅值
## 概述
在信号处理和电子工程中，幅值是指信号的振幅或振幅的绝对值。在Python中，我们可以使用不同的方法计算幅值。本文将介绍一些常用的计算幅值的方法，并给出相应的代码示例。
## 幅值的定义
幅值是指信号的振幅或振幅的绝对值。在信号处理中，幅值通常表示信号的强度或大小。
## 计算幅值的方法
### 方法一：使用幅度函数
在Python中，我们可以使用
原创
2024-01-21 06:12:51
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基础回顾Fourier变换就是将周期信号沿正交基分解，而一组良好的正交基就是正弦/余弦函数，完备的正交基为 基于此，连续域上的Fourier变换可以写为其逆变换为在上述工作基础之上发展了离散Fourier变换(DFT)，将其变换对写为scipy-fft假设 采样频率Fs，信号频率F，信号长度L，采样点数N。那么FFT之后结果就是N个点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下
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2024-09-26 10:36:05
244阅读
# 如何计算Python中的方根幅值
在学习如何计算方根幅值之前，我们首先要明确什么是方根幅值。方根幅值（RMS, Root Mean Square）是一种数学计算方法，常用于信号处理、统计学和其他多个领域。它可以用来测量一组数据的平均能量。此外，计算方根幅值的步骤比较简单。以下是我们将要学习的流程：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 04:51:53
89阅读
在现代 Python 开发中，字典的幅值（即字典中键值对的数量）是一个基本而重要的概念。很多时候我们需要掌握字典的结构及其管理策略，以确保在数据灾难发生时能快速恢复。接下来，将详细描述如何应对 Python 字典幅值相关的问题。
## 备份策略
针对字典幅值进行备份的策略，可以通过定期备份当前字典到文件中，确保能在需要时恢复数据。以下是备份流程，包括示例代码和流程图。
```python
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目录1 算法简介1.1 什么是CORDIC1.2 为什么要用这个算法2 算法原理2.1 伪旋转2.2 CORDIC方法2.3 角度累加器2.4 移位-加法算法2.5 伸缩因子2.6 旋转模式2.7 向量模式2.8 三种Mode及对比 1 算法简介1.1 什么是CORDIC它是一种坐标数字计算的方法，这个方法在1959年被提出，主要用于三角函数、双曲线、指数、对数的计算。该算法通过基本的加和移位运
定义：放大电路频率响应、幅频特性、相频特性、下限频率、上限频率、通频带、频率失真、波特图、高通电路、低通电路、共射截止频率、特征频率共、基截止频率。放大电路频率响应：当放大电路输入不同频率的正弦波信号时，电路的放大倍数将有所不同，而成为频率的函数。这种函数关系称为放大电路的频率响应或频率特性。(放大器件(包括BJT和FET)本身具有极间电容，放大电路中有时 存在电抗性元件)由于电抗性元件的作用，使
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2024-01-30 14:46:02
152阅读
# 使用Numpy生成复数进行FFT
在信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的算法，用于将信号从时域转换到频域。在Python中，我们通常使用Numpy库来进行FFT计算。虽然Numpy默认使用实数进行FFT计算，但是我们也可以使用复数进行FFT计算。本文将介绍如何使用Numpy生成复数进行FFT，并给出代码示例。
## FFT及其应用
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学
原创
2024-03-19 05:21:57
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# rfft函数的返回值是N/2+1个复数，分别表示从0(Hz)#我们调用np.clip对xf的幅值进行上下限处理xs = x[:fft_size]# 从波形数据中取样fft_size个点进行运算#绘图显示结果fft_size =512 #FFT处理的取样长度#的介绍FFT对于取样时间有要求，#所以156.25的n为10,234.375的n为15。#对实数信号进行变换，由
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2023-11-13 12:10:50
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# Python 调整音频幅值
音频处理是现代音乐和媒体制作中非常重要的一个环节。其中，调整音频幅值可以帮助我们改善录音的质量，使其更加清晰和动听。随着 Python 的普及，很多开发者开始使用 Python 来进行音频处理。本文将介绍如何利用 Python 的一些库来调整音频幅值，并通过代码示例来演示具体实现。
## 需要的库
在开始之前，我们需要准备一些库。最常用的音频处理库是 `pyd
原创
2024-10-17 12:35:43
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