基于互功率谱（相位相关）的全局运动检测方法，可以对存在平移、旋转、缩放情况下图像运动检测，实现对图像的快速配准。基于互功率谱（相位相关）的理论基础是傅里叶变换，目前在傅里叶变换领域有了快速算法fft，因此速度较快，在图像配准、模式识别特征匹配等有着广泛应用。 1）图像间有平移变换。 &nbs
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2023-09-17 10:48:43
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# 教你如何实现“Python 互功率谱系数”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入所需库] --> B[加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[计算功率谱密度]
D --> E[计算互功率谱密度]
E --> F[计算互功率谱系数]
F --> G[可视化结果]
```
## 状态图
```m
原创
2024-07-11 06:23:42
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什么是功率谱，什么是能量谱，求功率谱的过程为什么要叫做功率谱估计，为什么通常不使用传统的周期图法进行功率谱估计，这些问题再最开始进行信号处理分析的时候困扰了我很长一段时间，在网上找了很长一段时间找到了一篇比较好的英文说明文章，在此整理翻译给大家（对原文进行了适量删改，保证合理篇幅），原文可以自行Google搜索《Power Spectra Estimatio
功率谱：信号先自相关再作FFT。频 谱：信号直接作FFT。区别：1、一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已, 而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号和功率,能量等之间的关系。2、 频谱是个很不严格的东西，常常指信号的Fo
判断互质数的五种方法 一. 概念判断法1的两个数叫做互质数。根据互质数的概念可以对一组数是否互质进行判断。如：9和11的公约数只有1，则它们是互质数。. 规律判断法1）两个不相同的质数一定是互质数。如：7和11、17和31是互质数。2）两个连续的自然数一定是互质数。如：4和5、13和14是互质数。3）相邻的两个奇数一定是互质数。如：5和7、75和77是互质数。4）1和其他所有的自然数一定是互质数。
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2023-12-25 22:54:23
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产生高斯白噪声的方法在“信号处理”专栏中有写，其时域和频域图如下： 用matlab中求自（互）相关的xcorr函数，参考帮助文档[r,lags]=xcorr(z,'biased');其中z是上述高斯白噪声，r是自相关函数，lags是时间偏移量（索引），尤其注意’biased’参数，这是调试了半天才发现的问题。 帮助文档里描述如下： 相当于算出来的r除以了样本数，这是离散自相关函数计算步骤。 如果不
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2023-11-29 15:59:27
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要考电工了， 赶紧预习一波，去mooc 刷一波功率 根据物理学对功率的定义，电路中某元件或某部分电路的功率为 p ui 式中，u 为元件或部分电路的端电压；i 为流过元件或部分电路的电流。 交流电路中电压 u 和电流 i 随时间变化，则 p 也随时间变化，称为瞬时功率。 工程上常用平均功率，即式中，T 为 u 和 i 的周期。 直流电路中电压 U 和电流 I 不随时间变化，则功率为电功率 电功
功率谱密度图以横轴为频率，纵轴为功率密度，表示信号功率密度随着频率的变化情况python绘制功率谱密度：matplotlib.pyplot.psd(x, NFFT=256, Fs=2, Fc=0, detrend=mlab.detrend_none,
window=mlab.window_hanning, noverlap=0, pad_to=None,
sides='defaul
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2023-07-27 15:28:48
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# Python 互引：了解模块之间的相互引用
Python 是一种高级、通用、解释型的编程语言，被广泛应用于 Web 开发、数据分析、人工智能等领域。在 Python 中，模块（module）是组织代码的一种方式，可以将相关功能的代码放在一个模块中，以便在其他地方重复使用。本文将介绍 Python 中模块之间的相互引用，即一个模块引用另一个模块的内容，同时被引用的模块也引用了第一个模块的内容，
原创
2024-03-08 07:10:28
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# Python 功率谱和功率谱密度简介
在信号处理领域，功率谱和功率谱密度是描述信号特性的重要工具。本文将带你了解这两个概念，并通过 Python 示例代码进行演示，帮助你更好地理解和应用它们。
## 什么是功率谱和功率谱密度？
### 功率谱
功率谱（Power Spectrum）是信号在频域上的表示，它显示了不同频率成分的功率分布情况。具体来说，功率谱将信号分解为不同的频率分量，并展
功率谱是个什么概念？ 随机信号是时域无限信号，不具备可积分条件，因此不能直接进行傅氏变换。一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。功率谱具有单位频率的平均功率量纲。所以标准叫法是功率谱密度。通过功率谱密度函数，可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。像白噪声就是
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2023-10-28 13:29:20
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在信号处理的学习中，有一些与谱有关的概念，如频谱、幅度谱、功率谱和能量谱等，常常让人很糊涂，搞不清其中的关系。这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换，就可以得到的信号的频谱，信号的频谱由两部分构成：幅度谱和相位谱。这个关系倒还是简单。那么，什么是功率谱呢？什么又是能量谱呢？功率谱或能量谱与信号的频谱有什么关系呢？ 要区分功率谱和能量谱，首先要
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2023-12-19 19:42:04
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周期性功率信号的频谱函数定义 对于周期性的功率信号的，设一个周期性功率信号x(t)的周期为T0，则将其频谱（frequency spectrum）函数定义为下式积分变换：式中：F0=1/T0;n为整数，-∞<n<+∞,C(nF0)表示C是nf0的函数，并简记为Cn。一般来说，上式中的频谱函数Cn是一个复数，代表在频率nF0上信号分量的复振幅。|Cn|为频率nF0的信号分量的振
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2024-01-21 07:48:29
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功率谱和频谱：功率谱：信号自相关后FFT频谱：信号直接FFT 功率谱：信号的传播都是看不见的，但是它以波的形式存在着，这类信号会产生功率，单位频带的信号功率就被称之为功率谱。它可以显示在一定的区域中信号功率随着频率变化的分布情况。功率谱可以从两方面来定义：一个 是自相关函数的傅立叶变换；（维纳辛钦定理）另一个 &nbs
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2023-09-08 22:19:20
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利用origin软件进行时程数据的傅里叶变换，并通过一定的换算得到功率谱密度曲线。以一组时程数据为例进行操作，其中采样频率为5Hz，时程数据点3000个（共600s）。打开0rigin的工作界面，如图1；点击图中图标，导入需要进行傅里叶变换的时程数据，图二和图三（共3000个数据点），第一列为时间，第二列为风速（m/s）.选中B(y)列（第二列），即需要进行傅里叶变换的那一列。点击菜单“Analy
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2023-11-09 06:47:26
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功率谱估计就是通过信号的相关性估计出接受到信号的功率随频率的变化关系，实际用途有滤波，信号识别（分析出信号的频率），信号分离，系统辨识等。谱估计技术是现代信号处理的一个重要部分，还包括空间谱估计，高阶谱估计等。维纳滤波、卡尔曼滤波，可用于自适应滤波，信号波形预测等（火控系统中的飞机航迹预判）。如果我在噪声中加入一个信号波形。要完全滤波出我加入的信号波形，能够做到吗？如果知道一些信息，利用一个参考信
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2023-10-03 20:21:53
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4.1.1 间接法全频域的平均功率： 4.1.2 直接法 此二种定义当 时等价，此时意味着衰减的足够快。谱估计的问题在于：已知一个有限长序列 ，求PSD理论值 的估计值，其中。 4.2 非参数化估计方法4.2.1 Periodogram周期图可以看出，这是第二种定义方法在序列长度N有限，试验次数有限（非期望）条件下的实际值。4.2.2 C
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2023-12-20 23:13:06
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# Python 与有功功率的计算
在现代电力系统中，有功功率是一个重要的概念。它表示电流在电路中实际做功的部分，通常以瓦特（W）为单位。对于想要深入了解电力系统或进行电力分析的初学者来说，使用 Python 来计算有功功率可以是一个非常好的入门项目。
## 1. 有功功率的定义
有功功率（Active Power），通常用符号 P 表示，是电流和电压波形相位一致时的功率。其计算公式为：
SSS = 背光 + 绕动 + 扩散要实现背面光照，可以使用背离灯光的方向向量，也就是将灯光方向L加一个负号因为只有物体表面的法线方向和灯光的夹角小于90度时才是受光面，灯光方向与法线方向的夹角超过90度就没有任何光照注意点：
将灯光方向反过来再和物体表面法线方向做点乘得到的其实不是背光，只是让光照的效果相反而已背光在计算点乘时，不是和向量N做点乘，而是和另外一个向量：与视线向量V做点乘表面
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2024-09-11 10:16:48
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文章目录一、概述二、空间谱估计原理2.1 基于波束形成的空间谱估计原理2.2 常规波束形成的空间谱估计2.3 最小方差波束形成方法三、python语言实现波束形成四、Tips 一、概述 常规空间谱估计就是扫描整个方位的方向矢量, 由其输出的幅度与方位关系可得到空间幅度谱, 多快拍输出的平均功率就是空间功率谱。常规波束形成方法分辨 率较低, 但同时也具有运算量低、稳健性高、不需要目标信号先
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2023-10-27 01:07:02
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