这两天在学习希尔伯特黄变换，也就是HHT，趁着学习的劲赶紧整理整理，用的是MATLAB进行编程，所用到的工具箱便是EMD工具箱首先先介绍下matlab中经验模态分解所用到的函数emd。imf = emd(x)
imf = emd(x,...,'option_name',option_value,...)
imf = emd(x,opts)
[imf,ort,nb_iterations] =
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2024-01-13 21:15:30
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HMM-维特比算法理解与实现(python)解码问题给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\) ，模型 \(\lambda (A,B,\pi)\) ，找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态，得到对应的状态序列根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率：\[
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2024-01-16 17:34:47
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文章目录hht语法输入参数Name-Value参数输出参数示例e1. 二次Chirp信号的Hilbert谱e2. 进行经验模式分解并可视化信号的Hilbert谱e3. 计算信号的Hilbert谱参数e4.多分量信号的VMD hht希尔伯特-黄变换语法hs = hht(imf) % 返回由固有模式函数imf指定的信号的Hilbert谱hs，横坐标为采样数（个）
% hs用于分析由光谱含量随时间变
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2023-10-08 08:46:25
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“ Python 是异常强大年夜的，特别是 Python3 有了异步功能，然则 GO 将完全代替它在大年夜企业中的存在…”如不雅你真正懂得了引号中的话，你可能会去测验测验 Go 编程说话。我认为 Go 是很简单的编程说话，并且适应任何的应用情况，甚至比 Javascript 编程还要简单，这可能是 GO 编程说话能在这几年很快风行起来的原因吧。我们在应用 Go 说话编程之前有什么呢?网站 Tree
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2023-07-12 20:29:02
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python中实现Hilbert-Huang变换（HHT）。HHT是一种强大的分析工具，特别适合非线性和非平稳信号的处理。利用HHT，我们可以有效地对复杂信号进行分解与分析。
流程图如下，用于展示HHT的处理流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[输入信号]
B --> C[经验模态分解(EMD)]
来自百度百科的简介：HDF（Hierarchical Data Format），可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数计算机都支持这种文件格式。目前常用的图像文件格式很多，如GIF,JPG，PCX，TIFF等。这些格式共同的缺点是结构太简单，不能存放除影像信息外其他的有用数据，像遥感影像的坐标值、参数等都无法在其中保
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2023-11-09 08:54:45
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# Python HHT 安装教程
## 简介
Python HHT（Hypertext Transfer Protocol）是一个用于传输超文本的协议，是互联网的基础协议之一。在开发过程中，我们经常需要使用Python来进行各种网络操作，而HHT模块就是Python中用于处理HTTP请求和响应的模块。本文将教会你如何安装Python HHT模块，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
原创
2023-10-03 11:42:30
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受迫振动试验数据处理的研究-东南大学物理试验中心受迫振动实验数据处理的研究牛星(东南大学 计算机科学与工程学院,南京 210096)通过计算机软件Mathematica 6对实验记录数据进行处理，得到拟合曲线和阻尼系数．指出不确定的固有角频率造成的系统误差很难避免．对实验处理方法的选取做出建议．波尔共振仪；受迫振动；数据处理；拟合曲线；系统误差Researches in Experimental
1前言地微振动信号是在场地利用高灵敏度仪器观测到的一种随时间变化的微弱随机振动。它包涵着丰富的地球物理信息。但是,场地微振动对外界干扰极为敏感,如车辆通行、施工振动、人员走动甚至天气变化等。另一方面,来自测量系统本身的干扰也是难以克服的,如零点漂移甚至电缆干扰等。因此,在测量信号中难以避免地携带了诸多虚假信息。如何去伪存真、去粗取精,从而给出一个客观、科学的结论是十分必要的。事实上,场地微振动测量
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2024-05-23 23:46:17
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## 实现Python EEMD_HHT库的步骤
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“Python EEMD_HHT库”。下面是整个实现的步骤，以及每一步需要做什么以及相应的代码。
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需库 |
| 2 | 导入所需库 |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 进行EEMD分解 |
|
原创
2024-07-04 04:32:26
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1、内容简介略329-可以交流、咨询、答疑2、内容说明略具体介绍见参考3、仿真分析clcclose allclea
原创
2022-06-25 00:58:14
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本人最近在研究Radon变换，在查阅了各种资料之后在此写下个人的理解，希望与各位牛牛进行交流共同进步，也使得理解更加深刻些。 Radon变换的本质是将原来的函数做了一个空间转换，即，将原来的XY平面内的点映射到AB平面上，那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在AB平面上都位于同一点。记录A
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2023-12-08 16:21:23
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最近在看《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow》—— 清华大学出版社 这本书， 看到第8章——目标检测，其中有使用 HOG 进行目标检测的代码，觉得写的通俗易懂，就分享给大家~（但是课本中的代码有一些Bug，本人已经修改完了，现在的代码是可以跑通的）1 # (1) 载入库，本例使用scikit-Image库
2 # 载入套件
3 import numpy as np
4
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2023-07-06 23:50:20
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KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
文章目录
KPCA提取轴承振动信号的主成分特征
前言
一、时域频域特征提取
二、提取KPCA第一主成分
总结
前言
采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况，并将满足要求的多个KPCA 主成分作为输入
一、时域频域特征提取
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2024-04-08 12:06:53
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Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。 Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况. Gabor变换的本质实际上还是对二维图像求卷积。因此二维卷积运算的效率就直接决定了Gabor变换的效率。在这里我先说说二维卷积运算以及如何
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2024-04-26 18:04:02
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计算短时傅里叶变换（STFT）scipy.signal.stft（x，fs = 1.0，window ='hann'，nperseg = 256，noverlap = None，nfft = None，detrend = False，return_onesided = True，boundary ='zeros'，padded = True，axis = -1 ）
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2024-01-16 17:03:12
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# 距离变换 Python 实现
距离变换是一种图像处理技术，它可以将二值图像中的每个像素转换为其最接近的边界像素的距离。距离变换常被应用于图像分析、形状识别、模式匹配等领域。在本篇文章中，我们将介绍什么是距离变换，并通过 Python 示例代码来实现这一过程。
## 距离变换的基本原理
在二值图像中，背景通常用0表示，而前景（目标）用1表示。距离变换的目的是计算每个前景像素到最近的背景像素
# Gabor变换的Python实现及应用
## 一、引言
Gabor变换是一种重要的信号处理工具，广泛应用于图像处理、计算机视觉以及模式识别等领域。它可以用于特征提取、图像滤波和纹理分析。本文将介绍Gabor变换的基本概念，以及如何在Python中实现这一变换，最后会通过一些示例展示其应用效果。
## 二、Gabor变换简介
Gabor滤波器的基本形式是一个复数的高斯窗函数与一个正弦波的
# Contourlet 变换 python实现教程
## 引言
在图像处理和计算机视觉领域，Contourlet 变换是一种用于提取图像特征的方法。本教程将指导你如何在 Python 中实现 Contourlet 变换，并且假设你已经具备一定的Python编程经验。
## 整体流程
下面是实现 Contourlet 变换的整体流程，我们将分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-02-23 06:29:56
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# Python中实现Hilbert变换的完整指南
Hilbert变换是一种线性时不变（LTI）运算，可以用于信号分析，尤其是在调制解调和信号处理中。对于初学者来说，理解如何在Python中实现Hilbert变换可以是一个挑战。本文将通过清晰的流程、代码示例以及相关图示来指导你如何完成这个任务。
## 1. 实现流程
在处理Hilbert变换之前，了解每一步骤是很重要的。下面是实现相应变换的
原创
2024-09-30 04:14:34
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