傅里叶谱（即频谱）表示：某一点频率上的幅值表示在整个信号里和在整个时间范围内，有一个含有此频率的三角函数组分。（横坐标为频率，纵坐标为幅值）边际谱：作用不同：边际谱可以处理非平稳信号，如果信号中存在某一频率的能量出现，就表示一定有该频率的振动波出现，也就是说，边际谱能比较准确地反映信号的实际频率成分。而傅里叶变换只能处理平稳信号（作用类似于时频谱，表示在某个频率点是否有幅值的频率。）（横坐标为频率
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2023-11-23 14:32:09
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文章目录一、起因二、函数关系可视化1.安装配置（1）graphviz（2）pycallgraph2.使用 一、起因你写代码是一文到底吗？还是会分分结构：有类，有构造函数，有主函数你了解过你写的类继承关系吗？平常用IDEA写Java时，经常会查看：(选中你的函数，快捷键Ctrl+Alt++Shift+U查看函数关系) 通过函数关系我们可以很好的对类和函数进行统一规范重命名、调整结构等： 参考：In
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2023-10-06 22:16:16
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查找并绘制轮廓寻找轮廓（findContours）函数绘制轮廓（drawContours()函数）基础实例程序：轮廓查找#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace cv;
using
opencv中的分水岭算法非常高效，在一些场景中存在价值很高，可以由创意的调用这个程序，减少重写代码的量。但最近遇到的问题让我发现想用好它不是很简单。今天提到的两个方法，当一个由创造性的调包侠吧。一、用分水岭算法得到斑块的中轴线 上图是斑块，下图是各斑块的分界线上代码：void onWatershed(Mat im)//分水岭，im已被处理成单通道参考(通过split()）
{
Mat i
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2024-04-01 09:59:50
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轮廓最小外接矩形—minAreaRect()函数原型RotatedRect minAreaRect( InputArray points );points: 输入的二维点集, 可以填Mat类型或std::vector 返回值: RotatedRect类矩形对象, 外接旋转矩形主要成员有center、size、 angle、points注意点在opencv中，坐标的原点在左上角，与x轴平行的方向为
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2023-12-20 17:07:59
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Vec系列数据结构是Matx的一个派生类，其矩阵的行的大小永远固定为一行，列大小从1到6不等，可以认为类似与C++ vector，但与C++ 的vector又有很大不同,,以下不同来自于一段技术博客，讲的比较清楚: &n
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2024-05-16 12:30:45
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OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，其实就是一堆C 和C++语言的源代码文件，这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV 中源代码文件巨多，根据算法的功能，将这些源文件分到了多个模块中：core、 imgproc、 highgui 等。将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如opencv_core.lib、 opencv_imgproc.lib、 opencv_high
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2024-04-01 10:58:23
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注：需要以《通信系统原理》相关知识内容为基础才能对话题进行学习。目录一、包络与包络起伏1.1包络 1.2包络与包络起伏二、QPSK与OQPSK2.1QPSK原理 2.2QPSK的调制2.3QPSK的解调2.4OQPSK的原理2.5OQPSK的调制与解调三、-DQPSK四、MATLAB仿真4.1QPSK仿真部分代码 4.2QPSK包络仿真 4.2OQPSK、-
## 实现Python包络的流程
```mermaid
flowchart TD
A(理解Python包络) --> B(创建项目文件夹)
B --> C(创建setup.py文件)
C --> D(编写setup.py文件)
D --> E(构建包)
E --> F(上传包)
F --> G(安装包)
```
### 1. 理解Python包络
原创
2023-11-07 03:08:52
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Table of Contents01 基本功能的实现方法02使用类实现功能03总结04修改数据目的：在不修改函数内部的前提下修改函数功能01 基本功能的实现方法#问题：初中学过函数（y=kx+b, y=ax^2+bx+c）#以y=kx+b为例，计算一条线上多个点：给x得y#法1 不能重用
k=1
b=2
y=k*x+b
#法2同线多点时，k b不能保存
def line_2(k,b,x):
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2024-04-13 19:55:02
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针对大家评论区给出的很多问题，作者一直都有关注，因此在这里又写了一篇文章，而且思路与这篇文章有不同之处，至于具体的不同之处放在下一篇文章了，大家感兴趣的可以移步观看，下一篇文章可以说是作者的呕心力作。(4条消息) 白鲸优化算法优化VMD参数，并提取特征向量，以西储大学数据为例，附MATLAB代码_今天吃饺子的博客好了，废话到此为止！接下来讲正文！同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X1
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2024-04-24 14:16:42
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个人分类： 机械故障声学诊断数字信号处理最近做项目要提取一个声音信号的包络波形，所以花了点时间研究各种包络提取的算法。所谓包络检测又叫幅度解调，在许多领域都有重要的应用。如果载波信号是确定的，那么通常可以采用同步解调的方式，这种方式的信噪比最好，对信号中混入的噪声的抑制能力最强。所谓同步解调是通讯领域通常的叫法。在信号检测领域，这种方式通常称为“相敏检波”，锁相放大器（Lock-in&n
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2024-08-09 11:39:43
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图(graph)近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，比如你可以通过预测潜在的连接来理解社交网络的结构、检测欺诈、理解汽车租赁服务的消费者行为或进行实时推荐。近日，数据科学家 Maël Fabien 在其博客上发布了涉及图论、图算法和图学习的系列文章《图论与图学习》。本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine
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2023-08-25 16:13:08
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文章目录一、介绍一下Plotly库二、Plotly可以做哪些可视化三、各类统计图3.1 绘制散点图3.1.1 一般案例3.1.2 更多散点图的示例3.1.2.1 绘制二维散点图3.1.1.2 绘制三维散点图3.1.1.3 绘制带气泡大小和颜色的散点图3.1.1.4 绘制带趋势线的散点图3.1.3 绘制散点图的参数说明3.2 绘制折线图3.2.1 一般示例3.2.2 更多折线图的示例3.2.2.1
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2023-11-22 07:40:21
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# Python 包络解调：基础及代码示例
包络解调（Envelope Detection）是一种简单而有效的调制解调技术，广泛应用于无线通信和音频处理领域。它的主要原理是通过跟踪调制信号的包络，来还原原始信号。本文将详细介绍包络解调的基本概念，并通过 Python 示例进行实际操作。
## 包络解调的基本原理
包络解调主要用于处理幅度调制（AM）信号。在 AM 信号中，信息通过改变载波信号
# Python包络面概述
在数据分析与科学计算领域，包络面（Envelopes）是一种常用的方法，可以帮助我们理解数据的分布特征，提取重要信息。包络面技术在信号处理、图像分析和函数近似等领域都有广泛应用。本文将介绍包络面的基本概念，并通过Python实现一个简单的包络面示例，帮助读者深入理解这一重要工具。
## 什么是包络面？
包络面是通过一系列点构成的表面，可以用来描述某个对象的外轮廓。
原创
2024-08-30 04:03:04
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# 如何在Python中实现包络谱
## 介绍
包络谱（Envelope Spectrum）是一种用于分析信号特征的频谱，可以帮助揭示信号中的潜在特征和异常。在工程信号处理中，包络谱分析常用于故障诊断与健康监测，例如机械部件的振动分析。
本教程将结合实际步骤，通过Python实现包络谱的计算。接下来我们将简要概述整个流程，并详细阐述每一步所需的代码和实现方法。
## 整体流程
在开始之前
原创
2024-09-13 05:27:00
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在博文装饰器详解中曾介绍到：带参数的函数装饰器的最外层函数（传入装饰器参数）是一个典型的闭包结构。闭包是众多编程语言中的一个经典结构。按照维基百科的定义：在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（function closures），是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所
学习WorldWind有很长时间了，理论学习算是基本完成了。我体会是WW的学习主要分为两大步：WW框架体系学习和WW插件学习。学习WW插件逐步深入后，必然要首先学习Direct3D编程，这也算是我的经验之谈吧。今天Virtual Earth插件学习完成，也标志着我可以从WW理论转向WW实践啦。虽然我总结介绍的是Virtual Earth插件，但是希望网友阅读下
使用迪杰斯特拉算法 对下面的图片进行路径规划 OpenCV的边缘检测将物体边缘标记//灰度化，滤波，Canny边缘检测
cvtColor(srcImage, maskWaterShed, COLOR_RGB2GRAY );//灰度转换
GaussianBlur(maskWaterShed, maskWaterShed, Size(5, 5), 2); //高斯滤波
//i
