高频词高频词提取（TF，Term Frequency）,高频词指在文档中出现频率较高并且有用的词，关键点有两个:出现频率高、有用。第一步定义获取语料的函数def getContent(path,encoding='gbk):
with open(path, r, encoding=encoding, errors='ignore') as f:
content = ''
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2023-11-23 12:44:49
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刚开始接触滚动轴承故障诊断通常都是一头雾水。 其实只要按部就班就可以了。 滚动轴承故障诊断分为数据采集、数据处理和故障辨识（或故障预测）。 一接到故障诊断这个课题，你首先要明白，这三个步骤中，你想搞哪块。一般在其中一块有突破，基本上硕士就可以毕业了。 下面介绍的是用EMD和包络解调进行数据处理，然后人工进行故障辨识。 故障数据： 该故障数据是美国凯斯西储大学轴承数据中心的，数据使用方法见 mat
文章目录1、提出原因2、模型介绍1、预估公式2、网络结构1、Embedding Layer2、Factor Estimating Network3、Reweighting Layer4、FM Prediction Layer3、实验表现 IFM：样本感知的FM模型—— An Input-aware Factorization Machine for Sparse Prediction 1、提出
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（1）什么是低频? 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。（2）什么是高频?反过来,&nbs
EMD 方法基于AR 模型预测的数据延拓与应用Ξ胡劲松 (宁波工程学院电信学院 宁波, 315010) 杨世锡 (浙江大学机能学院 杭州, 310027) 摘要 把基于时间序列AR 模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD) 时频分析领域, 论述了基于AR 模型的数据延拓技术原理, 即先对原始数据进行AR 建模, 然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR 模型的延拓研究表明
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2024-08-25 21:52:58
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人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：常用的特征提取方法如下 1、 频带功率特征。 2、 时间点特征。 除上述两种常用的特征提取方法之外的方法： 1、连接特征，这些特征测量来自不同传感器和/或频段的信号之间的相关性
01|概念及原理:EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。)(三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面
# Python通过DFT取高频分量
在数字信号处理领域，频域分析是理解信号特性的重要方法之一。离散傅里叶变换（DFT）是将时间域信号转换为频域信号的最常用工具。本文将介绍如何使用Python通过DFT提取高频分量，并提供代码示例和详细解释。
## 什么是DFT？
离散傅里叶变换能够将一个离散信号转换为其频率成分，从而为我们提供信号的频率信息。DFT的定义为：
$$X(k) = \sum_
一、简述： 经验模态分解法(EMD)，基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，因此具有自适应性。二、基础概念： 
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2024-03-27 19:45:02
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在本文中，我们将探讨如何使用 Python 实现 DCT（离散余弦变换）来分离图像的高频分量和低频分量。这一技术在图像处理、数据压缩以及特征提取等领域得到了广泛的应用。通过 DCT，我们能够有效地将图像信号分解为频率成分，从而对图像的不同特征进行分析和处理。接下来，我将详细介绍相关的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论。
### 背景描述
DCT 在图像处理中的应用历史可以追溯到
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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# 提取图像的红色分量——Python实现
在图像处理领域，提取图像的特定颜色分量是一项常见且重要的操作。本文将介绍如何使用Python提取图像中的红色分量，并提供详细的代码示例。
## 什么是颜色分量？
RGB（红色、绿色、蓝色）颜色模型是计算机图像处理中最常用的模型。每种颜色可用三个分量来表示，例如，图像中每个像素的颜色值由红、绿、蓝三部分的强度决定。红色分量指的是图像中每个像素的红色强
python实现关键词提取新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） 关键词提取分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。具体代码如下：import jieba
import jieba.analyse
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2023-08-05 00:49:47
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# Python高频词提取
在Python编程语言中，高频词提取是一种常见的文本分析技术，用于识别文本中出现频率最高的单词或短语。这种技术在自然语言处理、数据挖掘和文本分析等领域都有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言进行高频词提取，并通过代码示例演示整个过程。
## 什么是高频词提取？
高频词提取是一种文本分析技术，旨在识别文本中出现频率最高的单词或短语。通过高频
原创
2024-06-27 06:22:55
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# 如何用Python提取高频词
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用Python来提取高频词。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。
## 提取高频词流程
下面是提取高频词的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取文本数据 |
| 3 | 数据预处理 |
|
原创
2023-07-27 07:05:44
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# Python高频词提取
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。在Python中，文本处理是一项常见的任务，而高频词提取则是其中的一个重要环节。本文将介绍如何使用Python进行高频词提取，并提供相应的代码示例。
## 文本预处理
在进行高频词提取之前，我们首先需要对文本进行预处理。常见的预处理步骤包括去除标点符号、分词、去除停用词
原创
2023-07-20 07:24:41
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1. 前言上一篇文章，对 Word 写入数据的一些常见操作进行了总结最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 Word(上)相比写入数据，读取数据同样很实用！本篇文章，将谈谈如何全面读取一个 Word 文档中的数据，并会指出一些要注意的点2. 基本信息我们同样使用 python-docx 这个依赖库来对 Word 文档进行读取首先我们来读取文档的基本信息它们分别是：章节、页边距、页
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2023-08-05 15:09:23
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MATLAB实现EMD分解及希尔伯特谱分析希尔伯特—黄变换传统的傅里叶变化只能得到信号在采样周期内的全局频率信息，处理频率随时间变化的非平稳信号具有很大的局限性，希尔伯特－黄变换(Hilbert-Huang Trans form) 是由N. E. Huang 等人于1998年提出的一种非线性、非平稳信号的分析处理方法，可以求得信号的瞬时频率、瞬时幅值等瞬时特征。原理希尔伯特变换：g ∧ ( t )
因子分析 （还没有完全弄透）一、总结：因子分析其实就是降维。 （详细笔记见--斯坦福机器学习讲义： 因子分析笔记） 强烈建议回看 因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本 点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示。因子分析是对应无监督学习问题，因为用到EM算法，还是有EM算法的，E步都是求出隐性变量Z，而z表示可能的类别，所以凡是有EM算
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2024-06-09 00:27:31
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python数据分析高频词提取，pyecharts词云制作并保存
import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse
filename = "E:\\数据处理\\隐患类型.txt"
#载入数据
df_data = pd.read_csv(filename, header=0, encoding='gbk', dtype=str)#Data
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2023-07-01 12:22:40
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