主要利用了自相关函数的傅里叶变换性质，以及 积分和累加相互变换次序，如 2个码元在一个周期内积分在求和等价于 去掉在一个周期内的积分，直接在负无穷到正无穷积分，进而得出 码型函数 Gt的自相关函数。在通信系统中，码型函数一般提前确定，如就是基本的窗函数 Gt，而 Ra（m）信号则是随机信号，因此要重点关注Ra（m），对它先做 离散傅里叶变换，因为 Ra（m）仅在离散的时刻有值，相当于 冲击函数的
# 如何在Python中计算能量谱密度
计算能量谱密度（Energy Spectral Density，ESD）是信号处理和观察系统动态行为的重要工具。本文将带你逐步了解如何在Python中实现能量谱密度计算。我们将从整个流程开始，逐步深入到每一个实现细节。
## 流程概述
打开Python并开始实现之前，首先需要了解整个工作流程。下面的表格总结了实现能量谱密度的主要步骤：
| 步骤 |
信号的频谱、幅度谱、相位谱及能量谱密度、功率谱密度摘录别人的，因为原始博客公式看不了。下面是原地址。 傅里叶变换一个令人震惊的事实是：Gaussian分布的密度函数 \(e^{-x^2/2}\) 泛函分析中，Gaussian密度函数的极限（\(\sigma\to\infty\)）是delta-dirac函数 \(\delta(x)\)，即脉冲函数。 更简单地，在大学一
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2023-10-05 10:11:33
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# Python 频率分布密度图
## 引言
频率分布密度图是一种用来描述数据分布的图表，它能够帮助我们直观地了解数据的分布情况和形状。频率分布密度图通常用于连续型数据，通过将数据分为若干区间并统计每个区间内的数据数量，然后绘制出频率分布密度图来展示数据的分布情况。
在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制频率分布密度图。本文将介绍如何使用Python和`matplot
原创
2023-10-14 05:42:19
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文章目录正态分布属性和方法测试 正态分布scipy为诸多统计分布函数设计了类，这些类封装了几乎相同的方法，下面先以正态分布为示例，预览一下强大的统计功能。import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
rv = norm()
# 绘制正态分布的概率密度曲线
x = np.linsp
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2023-10-05 15:01:13
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频谱分析（也称频率分析），是对动态信号在频率域内进行分析，分析的结果是以频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线，可得到各种幅值以频率为变量的频谱函数F(ω)。频谱分析中可求得幅值谱、相位谱、功率谱和各种谱密度等等。频谱分析过程较为复杂，它是以傅里叶级数和傅里叶积分为基础的。 功率谱，严格来说应该是功率谱密度函数，表示单位频率下振动物理量的大小。而频谱图包含的范围更加广泛一些，除
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2023-11-30 20:51:54
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。Seaborn的安装>>>pip install seaborn
>>>pip install seaborn
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2024-02-22 15:29:29
71阅读
# 使用Python绘制频率直方图和核密度
在数据分析和可视化中，频率直方图和核密度估计（KDE）是非常重要的工具。本文将指导初学者如何使用Python实现频率直方图和核密度估计。
## 整体流程
我们将分几个步骤来实现这一目标，以下是工作流程的梳理：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|----------------------|---
# 使用 Python 绘制密度直方图并显示频率大于 1 的数据
对于刚入行的小白来说，学习如何使用 Python 绘制密度直方图是一个非常实用的技能。本文将详细讲解如何实现密度直方图，并显示频率大于 1 的数据。
## 整体流程
首先，我们可以把整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-25 05:52:03
273阅读
目录写代码的小背景题目预览结果分析1.将表格读到内存里2.循环统计每列每个碱基的出现次数并记录3.作图完整代码 写代码的小背景单纯的就是完成个作业，之前的小作业都是借鉴的同学的代码（别向我学这个hhhhh），第一次写博客，请多指教！ 下面是正题：题目附表等位基因中的行表示10个病人样本，列表示DNA片段中的15个位点，试着将碱基出现频率可视化（有时间我把表格上传到资源里大家可以试着练一下） 表格
# Python密度图
密度图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制密度图。本文将介绍如何使用matplotlib库绘制密度图，并附上一些示例代码。
## 密度图的原理
密度图是通过将数据分布转换为连续的密度函数，从而获得数据的分布情况。常用的密度函数有高斯核密度估计（KDE）和核密度估计（KDE）。KDE是一种非参数方
原创
2023-09-28 11:52:33
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R语言常用界面操作功能操作帮助help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显示内容Ctrl+L清除R空间中内存变量rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前工作目录getwd、setwd保存指定文件或者从磁盘中读取出来save、load读入、读出文件read.table、wirte.table、read.csv、write.csv函数的定义：R语言的函数定义的基本
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2023-06-20 13:12:23
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参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制面积图说明 当我们拿到数据的时候，第一时间就是想知道数据的特点，然鹅单个的数值如平均数、中位数仍不够直观，我们更想得到数据的分布，以便后续的工作，此时就可以采用频数(率)分布直方图。这里以我的一个实际问题为例，一步步讲如何得到想要的图，分为极简版、完整版和进阶版。 画图总结，同系列其他文章请浏览：&
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2023-07-28 22:13:43
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傅里叶变换过程：经过傅里叶变化且频谱居中化处理的频谱图:1.如果将图像某一行上的灰度变化看作是一个离散信号，那么整张图像可以看作是一个分布在二维平面上的信号，因此图像可看作是空间域信号。傅里叶变换则是将图像灰度分布（空间域信号）变换到了频域上，给我们提供了观察图像的另一个视角。2.图像的频谱图（频谱居中后）的中心点是频率最低点，以该点为圆心，不同半径的上的点表示不同的频率。这里的图像频率是指对应原
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2023-12-19 20:40:33
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# 如何使用Python实现核密度图
在Python中，核密度图（Kernel Density Estimate, KDE）是一种非参数的概率密度函数的估计方法，用于估计随机变量的分布。今天，我将带你一步步实现这一过程。我们将会使用Python的`seaborn`和`matplotlib`库来生成核密度图。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程。下面是一个简单的表格，列出了实现核密度图
原创
2024-09-08 05:42:49
107阅读
由于需求要实现Denclue算法，在网上查阅了算法的大量资料，我居然发现竟然没有什么人可以把Denclue算法讲明白，要么就是泛泛而谈几行简单的阐述，对于新手来说细节才是最重要的。而对于KDE核密度估计更是如此，在实现算法的初期由于对核密度公式不够理解代入了错误的参数导致Denclue算法最核心的密度无
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2023-11-27 11:20:47
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前言 作业中遇到了需要使用KernelDensity的情况，但是网上的资料参差不齐，找了不短的时间却失望而归，最后还是靠着自己的理解才弄懂sklearn这个函数的使用，特此纪念。【机器学习sklearn】两个例子轻松搞懂核密度估计KernelDensity前言官方文档官方Sample解读直方图核密度 内核可视化
seaborn是基于matplotlib的Python可视化库，在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能让图变得精致好看。一、kdeplot（核密度估计图）核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验的方法之一。通过核密度估计图可以比较直观地看出数据样本本身的分布特征
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2023-09-27 13:46:22
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# Python频率计算代码实现
## 1. 概述
在Python中实现频率计算的代码，可以通过统计某个元素在列表中出现的次数来实现。本文将向你介绍实现频率计算的步骤，并提供相应的Python代码示例。
## 2. 步骤
下表展示了实现频率计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义一个列表 |
| 2 | 统计列表中每个元素的出现次数 |
| 3
原创
2023-11-20 09:24:42
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在数据分析和统计建模领域，t分布常用于描述来自较小样本的统计数据，特别是在样本容量不足以近似正态分布的情况下。本文将专注于如何利用Python绘制t分布的密度图，涉及到的问题场景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展，以便为读者提供全面的理解和操作指南。
### 问题场景
在科研和数据分析中，进行t检验时，通常需要直观地展示t分布的特征。这对于理解数据的分布特征以及检验结果的显著
