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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# 如何使用Python绘制低通滤波器幅频曲线
作为一名开发者，掌握信号处理的基础知识是至关重要的。低通滤波器（Low-pass Filter, LPF）是信号处理中常用的一种滤波器，主要用来允许低频信号通过，并衰减高频信号。在本文中，我们将详细介绍如何用Python绘制低通滤波器的幅频曲线。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解整个过程的大致步骤。以下是绘制低通滤波器幅频曲线的流程表：
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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信号处理，可以理解为对信号进行某种加工或变换来达到削弱信号中的多余内容、滤除混杂的噪声和干扰、将信号变换成容易分析与识别的形式，便于估计和选择它的特征参量等目的。 快速傅里叶变换（FFT）是信号处理的重要组成部分，是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，可以将离散信号从时域变换到频域，因为很多信
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2023-09-22 14:28:14
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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
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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
Line1
Line2
Line
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2024-03-06 13:32:16
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# Java 频谱图的实现
## 一、整体流程
在制作一个简单的频谱图之前，我们首先需要明确整个实现的步骤。在这里会展示几个关键步骤，包括数据获取、数据处理、绘制频谱图以及用户界面展示。下表将帮助你概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|------------
# Python 频散曲线的科普文章
在物理学和工程学中，频散曲线是一种重要的工具，用于描述波动传播和材料特性。频散曲线展示了波在不同频率下的传播特性，比如在材料的不同介质中的传播速度。本文将探讨频散曲线的基本概念以及如何使用 Python 来生成和可视化频散曲线。
## 什么是频散曲线？
频散曲线（Dispersion Curve）是表示波的频率（例如声波、光波等）与波速之间关系的图表。它
一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
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2023-12-16 20:11:35
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伯德图分析系统性能1. 基本概念2. 伯德图绘制3. 系统分析3.1 开环频率与闭环系统性能的关系3.2 相位裕量 & 幅值裕量3.3 三段频分析系统性能3.4 其他指标对系统的影响 1. 基本概念定义 伯德图是系统频率响应的一种图示方法。也称为开环对数频率特性曲线。作用 根据Bode图，从系统频率的角度分析系统性能。坐标系 伯德图由两张图组成，一个是幅频特性曲线，另一个是相频特性曲线。
# 如何实现Python滤波器的幅频
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何实现Python滤波器的幅频。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。首先，让我们来看看整个流程。
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 整个流程
section 确定需求
section 数据采集
section 滤波处理
secti
原创
2024-02-23 07:37:14
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Python实现数字滤波器 文章目录Python实现数字滤波器1、IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计1.1、设计滤波器的函数1.2、将滤波器应用于语音 由语音的产生和感知可知，基音频率的范围是60到450赫兹之间，故语音信号采集需要提取基音时，需要采用低通滤波器来获取低频基音信号，在采用计算机采集语音信号时，语音常混有50赫兹交流混音，也需要采用高通滤波器将其去除，此篇设计数字滤波器，以及
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2023-10-22 09:03:23
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在这一篇博文中，我将详细探讨如何使用 Java 实现快速傅里叶变换（FFT）算法来进行频域分析，帮助我们更好地理解信号处理中的关键过程。
## 背景描述
在现代信号处理领域，傅里叶变换是将时域信号转化为频域信号的重要工具。快速傅里叶变换（FFT）算法通过高效的计算方法，显著降低了傅里叶变换的时间复杂度，使得在实时信号处理上变得可行。为了更清晰地展示整个流程，下面我提供了一个流程图：
```m
假设采样频率为 1M , 采样点数为1024 ,那么横坐标第N个点代表的频率 X(N) = (1M / 1024) * NFFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。  
通过使用幅值曲线，可以描述边界条件和载荷等模型参数随时间或频率（稳态动力分析）的变化。下面将介绍几种常见的幅值曲线类型。 1.默认的线性过渡幅值曲线Ramp &nbs
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2023-10-10 10:03:45
2415阅读
# 用 Python 编制排频曲线
排频曲线是统计学中一种重要的工具，用于展示数据分布的特征。通过直观的图形，排频曲线帮助我们理解数据的集中趋势、分散程度及存在的模式。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 制作排频曲线，并结合一些相关的图表和示例代码。
## 什么是排频曲线？
排频曲线是通过不同的区间（或“槽”）将一组数据进行分类并统计每个区间内数据的频率，从而生成的一种图形化表示
原创
2024-09-28 06:09:38
60阅读
目录曲率1.1 弧长参数 s图解数学Python 中的曲线曲率参考资料 曲率对于圆而言，曲率与半径成反比，是半径的倒数，而直线的曲率为 0。 比如我们想知道曲线 上任一点处的弯曲程度怎么办呢？这时就需要一个十分重要的概念——曲率。 维基百科：在数学中，曲率（curvature）是描述几何体弯曲程度的量，例如曲面偏离平面的程度，或者曲线偏离直线的程度。在不同的几何学领域中，曲率的具体定义不完全相
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2023-08-23 08:21:23
375阅读
梯度下降梯度下降法的原理 梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走，每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走，最终就会到达山下（暂不考虑有山谷的情况）。 首先来解释什么是梯度？这就要先讲微分。对于微分，相信大家都不陌生，看几个例子就更加熟悉了
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2023-12-30 16:04:57
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目录一、曲线构图例子二、曲线构图总结：1、描点a 找到函数的不连续点（尤其是函数值趋向于无穷的点）b 找到无限远端的点即x趋向于无穷（ ）的点c 标出那些容易找到的点，比如在坐标轴上的....(optional)2、计算a 求导f'(x) = 0b 求驻点和驻点的值3、根据导数检查4、根据2次导数检查（由于求二阶导数经常非常复杂，所以没有要求尽量避免这一步）5、综合以上三、例子1、描点a b 远
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2024-02-05 03:19:46
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在这篇文章中，我们来学习快速傅里叶变换 算法。 对于一个长度为 的离散信号来讲，我们对其取离散傅里叶变换有： 其中 是 的 离散傅里叶变换，其逆变换为： 其中 是 的 离散逆傅里叶变换。 从式 中我们可以发现，如果要求第 点的
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2024-01-16 16:59:33
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