信号处理（scipy.signal）网址：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/signal.html#scipy.signal 卷积convolve（in1，in2 [，模式，方法]）卷积两个N维数组。correlate（in1，in2 [，模式，方法]）将两个N维数组互相关。fftconvolve（in1，in2 [，模式，轴]）使用
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2024-04-17 07:48:16
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峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。
给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。
你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。
你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。
示例 1：
输入：nums = [1,2,3,1]
输出：2
解释：3 是峰值元素，你
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2023-06-29 20:57:07
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#寻找峰谷，并进行标记；sig = bodyPart4['dis'].to_numpy()sigAv = moving_average(sig, 3)#做一下简单的滑动平均plt.plot(sigAv, 'g')np.savetxt(r"D:\PythonPr...
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2021-06-16 11:36:00
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早上中级微观经济学课上复习泰勒展开和麦克劳林展开，顺带讲到了用蒙特卡洛方法实现计算π值，于是下午着手用python尝试着实现了一下，并用matplotlib输出了一部分数据。完整的代码在文末，本文适合小白看，完全白纸的都可以，也希望大神们不吝赐教。一、最简单的实现方法下面是最简单的实现方式，模拟试验一千万次，但模拟出来的π值并不精确。import random
zongshu = 10000000
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2023-08-08 13:30:03
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# 如何使用 Python 计算峰值信噪比
在数字信号处理中，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）是一个用来评估图像或视频质量的重要指标。它衡量的是信号的强度与背景噪声的强度之间的比值。本文将指导你如何使用 Python 计算图像的 PSNR。
## 流程概述
下面是计算PSNR的步骤概述：
| 步骤 | 描述
当我们拖着疲惫的身体下班回到家，想开开心心的吹着空调风扇吃着西瓜，然后手机连上wifi打一把游戏好好舒服下，然而家里wifi总是在关键时刻掉链子，打团卡顿就很烦，一查网络原来是被别人连了抢了自己的网速，但是自己又不知道别人家的wifi密码就很烦。 莫慌，我们有号称除了生孩子其余都可以做的python，接下来就教你如何用python制作wifi万能钥匙。 开发环境准备：Pyw
#python进阶学习笔记1(廖雪峰课程)
##高阶函数
python和Js很像,支持将函数作为变量输入到参数的参数里面去,此时将函数作为参数的函数称之为高阶函数
变量也是可以指向函数的,例如:1
3fun=abs()
fun(-10)
一般存在一下几个常用的高阶函数,将list和function作为参数输入处理:
map函数的例子1
5def (x):
return x*x
print ma
一、密度峰值算法简介1、密度峰值聚类算法密度峰值聚类（Density peaks clustering, DPC）算法是由Rodriguez和Laio于2014年提出的一种聚类分析算法。其原始文献名是在在 Science上发表的，论文名称为“Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks”。这种聚类方法该算法是一种基于密度的聚类算法，可以自动
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2024-07-03 21:25:53
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# Python 求曲线的峰值
在数据分析和科学计算中，峰值的求取是一个常见而重要的任务。尤其是在信号处理、图像处理以及生物医学领域，我们经常需要识别和分析曲线中的峰值。这篇文章将介绍如何使用Python及其相关库来求取曲线的峰值，并进行图形化展示。
## 曲线的定义
一条曲线可以用一系列的点来表示，例如函数的输出值。我们可以将这些点视为一个数字列表。为了简单起见，这里我们使用numpy库来
原创
2024-09-07 05:50:30
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# Python 核密度估计求峰值的实现
在数据分析和统计学中，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计随机变量的概率密度函数的方法。在本文中，我们将讨论如何在Python中使用核密度估计来找到数据的峰值。为了帮助小白开发者理解整个过程，我们将分步骤进行，并提供详细的代码解释。
## 整体流程
我们可以将实现的流程分为以下几个步骤：
| 步骤
# 使用Python进行差分求峰值的基础指南
在数据处理和信号分析领域，寻找数据中的峰值是一个常见任务。通过差分运算，我们可以确定数据的变化率，进而识别出信号的峰值。在这篇文章中，我将指导你如何使用Python来实现这一过程。
## 流程概述
以下是我们实现“Python差分求峰值”的步骤流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-16 03:22:35
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# 深度学习信号峰值：探索信号处理的新前沿
随着深度学习技术的不断发展，信号处理成为一个热门且重要的研究领域。在这篇文章中，我们将深入探讨“信号峰值”的概念，并通过Python的代码示例来演示如何使用深度学习模型进行信号峰值的检测与分析。
## 信号峰值的概念
信号峰值指的是信号中相对较高且明显的部分，这些部分通常承载了重要的信息。例如，在音频信号中，音量的突增部分可能代表着乐器的演奏或人声
Python数据分析_Pandas学习__2## 常用数据分析方法 # 查看数据的行数和列数
df.shape
>>> (68630, 14)
d1.count() #非空元素计算
d1.min() #最小值
d1.max() #最大值
d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.m
python提取时长2s以内的单词音频的韵母基频，以及单词词长信息提取信息自动存入当前工作空间中的excel文件，包括文件名、前字时长、后字时长、两字总时长、前字韵母基频、后字韵母基频。（10个点，9段，采用自相关法）音频源文件为.wav和.textgrid文件。如gong1_yuan2.wav、gong1_yuan2.textgrid，其中gong1_yuan2代表单词“公园”，1、2代表声平前
一 前言 从脉搏波中提取人体的生理病理信息作 为临床诊断和治疗的依据，历来都受到中外医 学界的重视。脉搏波所呈现出的形态、强度、 速率和节律等方面的综合信息，在很大程度上 反映出人体心血管系统中许多生理病理的血流 特征，因此对脉搏波采集和处理具有很高的医 学价值和应用前景。 随着科学技术的发展，脉搏测试不再局 限于传统的人工测试法或听诊器测试法。利用 血液是高度不透明的液体，光照在一般组织中的穿透
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2024-07-19 10:01:58
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一、光电容积脉搏波描记法PPG介绍光学心率传感器，例如我们的手环测量心率。当LED光射向皮肤，透过皮肤组织反射回的光被光敏传感器接受并转换成电信号再经过AD转换成数字信号，简化过程：光--> 电 --> 数字信号。大多数传感器采用绿光。为什么大多数传感器都是采用的绿光呢？我们先看看光谱的特点，从紫外线到红外线的波长是越来越长的。之所以选择绿光作为光源是考虑到以下几个特点：1. 皮肤的黑
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2024-06-11 10:38:48
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仅是书本的搬运工，如有不当之处敬请批评指正。心电图基础一个正常的心电波形，由P波、QRS波群和T波等组成。心脏的活动状态除了反映在心率上，更主要的是通过心电图中P、ORS和T波以及他们的各种参数来反映。心脏作为一个生物电信号源，信号强度必然与活动细胞的数目直接相关而构成心房和心室的细胞动作电位变化。其中P波、QRS波群和T波是最主要的特征波，它们以及在它们基础上形成的PR间期、QT间期、ST间期等
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2024-01-30 00:11:25
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将信号的每个点替换为该点和指定数量的邻点的中位数。因此，中位数滤波会丢弃与其周围环境相差很大的点。通过使用三个邻点的
原创
2023-04-22 00:43:29
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# 使用Python求密度分布函数的峰值
密度分布函数（Probability Density Function, PDF）是用于描述连续随机变量的概率分布的重要工具。在数据分析和统计中，PDF的峰值所代表的意义常常是样本数据的集中的区域，这也是研究数据特征的重要环节。了解如何在Python中有效地计算密度分布函数的峰值，可以帮助我们更深入地分析数据。本文将为你提供一个详细的示例和步骤来实现这一
原创
2024-08-13 09:12:05
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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
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2024-07-31 17:19:56
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