前言:1.波动知识 波动是一种传递能量的方式,根据物理学的知识,波动具有独立性,叠加性和相干性。独立性是指当若干个波相遇于同一区域时,可以各自保持自己的特性(频率、振幅和振动方向等),按照原来的传播方向继续前进,彼此不受影响。叠加性是指在相遇区域内,介质质点的合位移是各波分别单独传播时在该点引起位移的矢量和。这种叠加性是以独立性为基础的线性叠加。 叠加分为相干叠加和非相干叠加,这取决于各波的特性,
地震波形自动分类及识别一、任务背景二、数据格式三、拟采用方法及理由3.1、提高计算速度1、减少噪声2、算法优化3.2、提高泛化性1、提高地域相关泛化性2、提高学习效率3、数据增强3.3、实验与检测 一、任务背景随着地震仪在全球范围的大规模部署,人类已经进入地震大数据时代.如何处理地震网络每天收集的大量数据,特别是从质量参差不齐的连续波形记录中分离出地震和噪声是一个非常棘手的问题.大地震发生之后,
转载 2024-07-14 09:56:33
35阅读
# Python包络的科普文章 在数据分析和信号处理领域,包络(Envelope)分析是一项非常重要的技术。在图像、音频、光谱等信号中,包络可以帮助我们提取出信号的主要特征,为后续的数据处理和分析提供便利。这篇文章将介绍如何使用Python包络,并提供相关的代码示例和可视化图形。 ## 一、什么是包络 包络通常指的是信号中主要变化趋势的曲线。在一个周期信号中,包络可以帮助我们观察信号的整
原创 2024-08-31 04:14:12
302阅读
# Python波形包络线 波形包络线是指波形的最高点和最低点之间的连线,用于表示波形的波动范围。在信号处理和数据分析中,波形包络线常常用于识别信号的特征和提取有用的信息。Python提供了丰富的库和工具,用于计算和绘制波形包络线。 ## 生成波形数据 首先,我们需要生成一些波形数据。在Python中,我们可以使用NumPy库来生成各种类型的波形数据。下面是一个简单的例子,用于生成一个
原创 2023-10-19 06:30:55
405阅读
# Python 中的波形包络线 在信号处理领域,波形包络线是指正弦波信号的上升和下降的边缘,通常用于分析信号的变化趋势。Python 提供了一些库和工具,可以帮助我们计算波形包络线。在这篇文章中,我们将介绍如何在 Python 中计算波形包络线,并给出相应的代码示例。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[生成信号波形]
原创 2024-03-02 06:10:52
195阅读
实验十二 包络检波及同步检波实验一、实验目的1.进一步了解调幅波的原理,掌握调幅波的解调方法。2.掌握二极管峰值包络检波的原理。3.掌握包络检波器的主要质量指标,检波效率及各种波形失真的现象,分析产生的原因并思考克服的方法。4. 掌握用集成电路实现同步检波的方法。二、实验内容1.完成普通调幅波的解调。2.观察抑制载波的双边带调幅波的解调。3.观察普通调幅波解调中的对角切割失真,底部切割失真以及检波
转载 2024-02-14 13:38:46
80阅读
### 如何在Python中计算上包络 作为一名刚入行的小白,理解上包络的概念以及如何用Python实现它是非常重要的。本文将带你逐步学习如何计算一组数据的上包络。我们将从流程开始,然后逐步深入每一步的代码实现。 #### 整体流程 下面是实现“Python包络”的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |-
原创 2024-08-19 03:36:35
35阅读
# Python 包络线的简单实现教程 在数据分析和信号处理领域,包络线是一种常用的数学工具,能够揭示数据的趋势。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何使用 Python 来实现包络线的求解。整件事情的流程将以表格形式展示,然后逐步讲解每一步需要做的事及相应的代码。 ## 整体流程 | 步骤 | 描述 | |------|-------------
原创 2024-08-30 08:46:41
283阅读
做嵌入式开发,经常需要通过逻辑分析仪对数字信号进行数据分析。如果信号源附近有强干扰源,并且逻辑分析仪滤波效果不好的话,获取到的数字信号,经常带有一些“毛刺”,这些“毛刺”信号根据干扰的强弱不同,持续时间可能会由几纳秒到几百纳秒不等。尝试过在数字口加电容进行硬件滤波,电容加得太小,滤波不干净;电容加得太大,信号失真严重。 通过观察逻辑分析仪获取到的波形可以看到,干扰信号一般是在信号跳变之后的一小段时
(1) websocket 协议:# HTTP1.0还是1.1,都存在这样的缺陷: 1. 多次连接带来的性能损耗(即便是HTTP1.1,每个单独的网页文件的请求和应答仍然需要使用各自的连接)。 2. HTTP协议的会话都是客户端向服务器发起的。服务器不能主动发送消息给客户端。某些需要服务器向客户端推送通知的场景,客户端需要不断轮询服务器。 3. HTTP是非状态性的,
【总目录】(1) 简介 Intro(2) 傅里叶 Fourier常用函数的傅里叶变换汇总(3) LTI 系统 与 滤波器二次抑制载波振幅调制接收系统 Python(4) 取样 Sampling(5) 离散傅里叶 Discrete Fourier(6) 拉普拉斯变换 Laplace Transform(7) 电路与系统函数连续系统(8) 离散系统z域分析 – z变换 系统函数 H(z) 文章目录8.
包裹传递在定义函数时,我们有时候并不知道调用的时候会传递多少个参数。这时候,包裹(packing)位置参数,或者包裹关键字参数,来进行参数传递,会非常有用。 下面是包裹位置传递的例子: def func(*name): print type(name) print name func(1,4,6) func(5,6,7,1,2,3) 两次调用,尽管参数个数不同,都基于同
转载 2023-11-19 18:53:53
47阅读
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、包络包络起伏1.1包络 1.2包络包络起伏二、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、-
最近做了一个项目来提取语音包络波形,因此,花一些时间来研究各种包络提取算法。所谓包络检测被称为振幅解调,在许多领域都有重要的应用。它假设载波被确定,所以,通常的方式同步解调,优选以这样的方式的SNR,混合噪声抑制最强。的叫法。在检測领域,这样的方式通常称为“相敏检波”。锁相放大器(L...
转载 2015-06-22 12:08:00
916阅读
## 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
98阅读
在处理Python中的三次样条插值包络问题时,我们会遇到一些版本兼容性问题以及迁移指南的需求。在这篇博文中,我将详细阐述这一过程,包含版本对比、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面的内容。 ## 版本对比 在处理三次样条插值的不同版本时,我注意到Python库如`scipy`和`numpy`的更新频率较高,特别是插值相关的函数和方法。 ### 兼容性分析 | 版本 | 日期
原创 5月前
30阅读
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):
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
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
转载 2024-04-24 14:16:42
335阅读
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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5