一、参数陷阱在使用默认参数时，可能碰见下列情况def show_args_trap(i, li = []):
li.append(100)
li[i] = 101
print(li)
show_args_trap(0)
show_args_trap(1)
show_args_trap(2)
# 显示结果为：
# [101]
# [101, 101]
# [101, 101,
# Python伪谱法声波方程实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何用Python实现伪谱法声波方程。伪谱法是一种数值计算方法，用于求解偏微分方程。声波方程描述了声波在介质中的传播规律。通过本教程，你将掌握如何使用Python编写代码，模拟声波在介质中的传播过程。
## 整体流程
下面是实现“Python伪谱法声波方程”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-02-23 07:18:04
183阅读
写在前面数值法求解最优控制问题（二）——打靶法介绍了两种不同配点思路的直接法，一种是打靶法，一种是配点法，本篇文章介绍配点法。配点法中又包含欧拉法；Runge-Kutta 法；Hermit-Simpson 法；伪谱法（pseudospectral method）。伪谱法因其计算效率和计算精度上的优势、良好的收敛性以及较低的初值敏感度在最优控制领域求解算法中倍受关注。整个最优控制中直接法的分类可见下
一、 简要描述 语音端点检测（VAD）用于判断给定的音频数据是否存在语音，其常用在语音编解码、降噪、增益控制、波束形成以及唤醒识别等算法中。VAD检测给定音频数据含有语音的频率，VAD方法通常包括特征提取和语音、非语音判决两部分，当前使用的语音特征主要有时域和频域两种，时域特征包括能量波动、过零率、最大能量和最小能量等，频域特征主要有基频、频谱组成、频谱质心、谱差、谱密度、谱衰减等。用于VAD判决
# Python 反应谱法实现指南
## 简介
在地震工程中，反应谱法是一种用于评估结构物受地震作用下的动力响应的方法。Python 提供了强大的科学计算库和数据可视化工具，使得使用 Python 实现反应谱法变得相对简单和高效。
本文将介绍如何在 Python 中实现反应谱法，并逐步指导你完成实现的过程。首先，我们将回顾整个实现过程的流程，并使用表格展示详细的步骤。
## 流程概述
下面的
原创
2024-01-13 09:15:09
269阅读
在数据分析和信号处理领域，功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是一个重要的工具，它帮助我们理解信号在频域中的表现。今天，我将介绍如何使用 Python 的周期法来求取功率谱。
周期法是通过对信号进行周期性的划分，以估算其频率成分。在不少实际应用中，如通信、声学和生物信号分析，正确计算功率谱密度可以提供关于信号的更多深层信息。在这篇博文中，我将详细记录从理解业务场景
Python实现周期图法估计信号的功率谱
在这篇博文中，我将介绍如何使用Python实现周期图法来估计信号的功率谱。周期图法是一种广泛应用于信号处理和时域分析的技术，它通过对信号的重复取样来得到信号的频谱。通过这种方法，我们不仅可以获得信号的频率成分，还能够分析信号的频域特性。
首先，让我们看一下如何通过一个简单的流程图来理解这个过程：
```mermaid
flowchart TD
轨迹仿真计算 一、高斯伪谱法核心原理 1. 数学建模框架 将连续时间最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）： 通过Legendre-Gauss节点离散化，将动力学方程映射为代数约束。 2. 关键步骤 ...
出处-类目-编号1.问题描述：由于radau离散化之后的非线性方程组非常复杂，直接使用MATLAB自带
原创
2022-10-10 15:52:27
218阅读
# 如何在Python中实现功率谱
在信号处理中，功率谱是一个非常重要的工具，它用于分析信号的频率成分。今天，我们将学习如何在Python中实现功率谱。整个流程可以分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------------|
| 1
原创
2024-10-28 03:58:15
68阅读
# 端点检测及其谱熵法的应用
端点检测（Endpoint Detection）是信号处理中的一个重要任务，特别是在语音识别和音频分析等领域。它的目标是准确地确定信号的开始和结束位置。本文将介绍一种基于谱熵法的端点检测方法，并用 Python 代码示例演示其具体应用。
## 什么是谱熵？
谱熵是用于衡量信号的复杂性和规律性的一种指标。谱熵是基于信号的频谱信息计算的，常用于语音信号的自适应分析。
## Python实现功率谱
功率谱是信号处理中常用的一种分析方法，用于描述信号在频域上的能量分布情况。在Python中，我们可以使用一些库来实现功率谱的计算和绘制。本文将介绍如何使用Python实现功率谱的计算和展示。
### 1. 安装所需库
在使用Python实现功率谱之前，我们需要安装一些必要的库，包括numpy、scipy和matplotlib。这些库提供了在频域上处理信号和绘图的
原创
2024-02-26 03:12:03
546阅读
文章目录一、前言二、基本原理(一) 无向权重图1、 邻接矩阵 W2、 度 D（二）相似矩阵/邻接矩阵 W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2) 拉普拉斯矩阵的性质(四) 无向图切图1、 子图与子图的连接权重2、 切图的目标函数(五) 谱聚类切图1、 RatioCut切图2、 Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法
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2023-12-06 16:28:20
408阅读
六大比较排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序和快速排序，伪代码与C语言实现
本文是本人读过《算法导论》之后所写，C代码实现是我尽量参照伪代码所写，如有错误，敬请指正。*：所有排序算法默认从小到大排序,伪代码数组的首元素为A[1], 数组长度为n一、冒泡排序部，重复遍历n-1次，所有元素就都已排好序了。伪代码：1. for i = 1
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2023-11-27 01:03:18
179阅读
谱减法降噪1： ref the 语音增强-理论与实践语音增强-理论与实践----笔记-谱减法关于谱减法降噪，在噪声为加性噪声的前提下，区分出带噪语音帧与噪声帧，通过带噪语音帧的幅度谱或者功率谱减去估计出来的噪声谱，使用原带噪语音的相位结合减去噪声谱后的估计语音谱，恢复出估计语音即增加后的语音。如下公式中带噪语音=y(n)----Y(w)估计噪声= d(n)-----D(w)期望语音=x(n)---
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2023-12-21 13:55:52
100阅读
文章目录1、自相关函数和卷积2、自相关函数的傅里叶变换 最近我在思考为什么： 为什么随机过程的自相关函数和其功率谱密度是一对傅里叶变换？1、自相关函数和卷积这俩跟孪生兄弟似的，经常一起出现，我们先来看看自相关函数和卷积的定义（谁能教我一下，怎么去除图片里的水印）：对比一下就会发现：两个公式及其相似。只要把x2换成x1，+τ换成-τ即可。那么自相关函数就变成了x1(t) *x1(-t)暂停一下，
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2024-01-03 09:18:54
270阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-07-09 10:44:07
393阅读
冒泡法排序Python伪代码描述
在程序开发中，排序是一项基本而重要的任务。其中，冒泡法是一种直观且易于实现的排序算法。随着数据处理需求的增加，理解和实现有效的排序算法显得尤为重要。因此，本文以冒泡法排序的Python伪代码描述为基础，分析潜在问题，并提供解决方案和优化建议，以帮助开发者更好地掌握这一算法。
## 问题背景
冒泡法排序的主要功能是在一组数据中将元素按照升序或降序排列。在实际操
# 用周期图法估计功率谱密度的完整指南
在信号处理和时间序列分析中，功率谱密度（Power Spectral Density，PSD）是描述信号功率分布在频率域的强有力工具。周期图法是估计PSD的一种常用方法。本文旨在引导刚入行的小白通过一系列有序步骤，使用Python实现周期图法来估计功率谱密度。
## 流程概述
在实现周期图法估计功率谱密度的过程中，我们可以将其分为五个主要步骤。以下表格
原创
2024-10-17 13:18:35
177阅读
在数据分析和信号处理领域，功率谱的计算是一个非常重要的步骤。本文将详细阐述如何使用Python的周期图法来计算功率谱，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保Python环境和相关的依赖库是正确安装的。以下是所需的依赖库和版本信息：
| 依赖库 | 版本 | 兼容性 |
| -
