傅里叶变换简单解释傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数，这个基函数会伸缩，平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。某一个尺度（宽窄）下乘出来的结果，就可以理解成信号所包含的当前尺度对应频率成分有多少。于是，基函数会在某些尺度下，与信号相乘得到一个很大的值，因为此时二者有一种重合关系。那么我们就知道信号包含该频率的成分的多少。
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2024-01-02 12:29:45
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给定一段时期的历史数据，AI 要如何准确预测天气变化、电网负荷需求、交通拥堵状况？这其实是个时序预测问题。达摩院近期提出一种长时序预测的新模型 FEDformer，精准度比业界最优方法提升 14.8% 以上，模型已应用于电网负荷预测。相关论文已被机器学习顶会 ICML2022 收录。ICML 是机器学习领域的顶级学术会议，2022 年度会议将于 7 月 17 日开幕。达摩院决策智能实验室的论文《F
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2023-12-17 11:17:13
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时钟信号 Clock Signals发送数字信号其实发送的就是一串由0或1组成的数字序列。 然而，与不同设备进行通信时，时序信息要与发送的比特位相关联。 数字波形作为时钟信号的参考。 您可以将时钟信号看成是一个指挥者，它为数字电路系统的各个部分提供时序信号，使每个过程都可在精确的时间点触发。时钟信号是具有固定周期的方波。 周期是指一个时钟边沿到下一个同类时钟边沿之间的时间间隔，最常用的方
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2024-10-22 07:34:10
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目录1. reg2reg1.1. 建立时间
T
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2023-09-04 16:27:39
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长短时记忆网络LSTM在针对短时时间序列预测问题上近来年受到大家的关注，但由于该方法为深度学习方法，通常面临着众多超参数的影响，而众所周知，关于深度学习超参数的设置并没有一直明确的指导方针，大多采用经验方法，比如学习率1e-3,1e-4啥的，迭代次数根据loss曲线的变化等进行设置，这种方法说简单的就是无限尝试，找到效果比较好的一
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2023-08-12 19:36:37
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一、时序产生器作用和体制 1、时序信号 计算机的协调动作需要时间标志，而时间标志则是用时序信号来体现的 (1)、CPU可以用时序信号/周期信息来辨认从内存中取出的是指令还是数据 (2)、一个CPU周期中时钟脉冲对CPU的动作有严格的约束 (3)、操作控制器发出的各种信号是时间(时序信号)和空间(部件操作信号)的函数 2、电位-脉冲制 电位-脉冲制是时序信号的基本体制 (1)、电位 用电平的高低进行
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2024-06-21 13:16:05
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内置序列容器类型
list 、tuple和collections.deque这些序列能放入不同的类型的数据扁平序列
str、byets、bytearray、memoryview(内存视图)和array.array(数组)可变序列
list、bytearray、array.array、collections.deque和memoryview不可变序列
tuple、str和bytes可变序列所拥有的方
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2023-11-29 10:53:04
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记录自己用python加opencv实现的图像处理的入门操作，各种平滑去噪滤波器的实现。 包括有：产生的椒盐噪声、高斯噪声等等，以及使用的中值滤波、平均滤波、高斯滤波等等。 分成了两部分来实现：一是自编写函数来实现，二是调用opencv中的相应函数，对比效果。噪声的产生：分别是椒盐噪声和高斯噪声，原理的话可以参考别人的博客或我之后再补充，噪声就是在原来的图像上以一定的特殊规律给图像增添一些像素，使
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2023-07-27 23:44:26
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时序图可用于直观展示随时间变化时某变量的数据变化情况，其通常用于某项分析前的直观判断，比如ARIMA模型前的数据平稳性判断，也或者VAR模型之前时时间序列数据的走势一致性判断等。如果使用时序图判断数据的平稳性情况，通常需要重点关注2项，如下表格所述：项说明数据围绕均值变化如果是平稳数据，则时序图应该围绕着均值上下波动，反之则不是平稳数据。是否明显趋势情况如果是平稳数据，则时序图应该无特别明显的趋势
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2023-08-02 00:23:41
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研究问题首次使用GNN去解决多元时间序列插补问题背景动机在真实场景下，时间序列数据通常是不完整的，通过插补方法来对缺失值进行填充是一项必要工作（和时间序列的预测问题相比，插补法不仅可以利用过去的事件信息，也可以利用未来的时间信息）现有方法无法有效捕捉到传感器网络中存在的非线性时间和空间依赖性，也无法充分利用关系信息两个传感器具有空间相似性不意味着物理上接近，而是说它们的数据变化比较相关考虑到图神经
软件实现有多种方式。单纯看降噪效果可用python，因为python有丰富的库可用，可节省不少时间，把主要精力放在降噪效果提升上。如果要把算法用在产品上就得用其他语言。我们是芯片公司，且我们team偏底层，最常用的语言是C，所以我又用C实现了该算法。本文先讲讲在python下的实现，再讲讲在C下的实现。一，python下的实现Python有丰富的库，音频文件读取的librosa/soundfile
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2023-09-11 20:17:40
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参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eV411W7V4/?spm_id_from=333.788&vd_source=77c874a500ef21df351103560dada737语音增强（去噪）：消除语音中的噪声，增加语音听感与可懂度。顾名思义，谱减法，就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。谱减法基于一个简单的假设：假设语音中的噪声只有加性噪
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2023-08-05 19:22:51
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前面的文章（语音降噪论文“A Hybrid Approach for Speech Enhancement Using MoG Model and Neural Network Phoneme Classifier”的研读 ）梳理了论文的思想。本篇就开始对其实践，主要分以下几步：1，基于一个语料库算出每个音素的单高斯模型；2，训练一个输出是一帧是每个音素概率的NN分类判别模型；3，算法实现及调优。
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2023-12-11 10:43:56
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你知道音频降噪去杂音怎么操作吗？在现代社会，音频处理已经成为了一项重要的技能。无论是语音录音、音乐创作，还是影视制作，我们都需要高质量的音频素材。但在实际操作中，我们常常会遇到环境噪声、背景杂音等问题，这些问题会导致我们的音频质量下降，影响效果。因此，现在市面上有很多种支持音频降噪去杂音的软件。方法一、配音工厂配音工厂是一款专门为配音人员设计的软件，其中包含了许多实用的功能，其中最受欢迎的功能之一
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2023-10-31 14:48:20
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目录1 EMD降噪 1.1 EMD的基本原理 1.2 EMD降噪的实现过程 1.3 EM
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2024-08-30 16:27:14
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文章目录3.6. 处理一些格式规范的文字处理给规范的文字格式规范文字的理想示例通过Python代码实现对图片进行阈值过滤和降噪处理（了解即可）从网站图片中抓取文字 3.6. 处理一些格式规范的文字处理给规范的文字处理的大多数文字最好都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求，通常格式规范的文字具有以下特点:使用一个标准字体(不包含手写体、草书,或者十分“花哨的”字体)即使被复印
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2023-09-28 20:19:02
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# 深度学习中时序数据降噪的方法
## 引言
在现实世界中，我们常常面临着大量的时序数据。这些数据可能来源于气象监测、金融交易、医疗记录等领域。然而，这些数据常常受到噪声的影响，这可能会导致模型的性能下降。为了解决这一问题，深度学习技术被广泛应用于时序数据的降噪任务。本文将介绍几种常用的降噪方法，并提供相应的代码示例。
## 时序数据降噪的重要性
降噪是一项至关重要的任务，这有以下几个原因
本文通过python实现图像的加噪去噪： 具体代码如下：#import os #import语句的作用是用来导入模块，可以出现在程序任何位置
import cv2 as cv # 导入openCV库
import skimage # 导入skimage模块.scikit-image是一个图像处理算法的集合。它是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组
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2023-07-31 23:19:43
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序列图：即顺序图、动态图，是场景的图形化表示，描述了以时间顺序组织的对象之间的交互活动。主要考察填对象名、消息名，消息就是一个个箭头上传递的对象作为实体在最上端。
阅读这篇文章前，这两篇文章可能对你会有所帮助：利用智能音箱语音控制电脑开关机 (必读，否则你可能不知道我在说什么)先看看效果：完成这项有趣的实验，你所需要的材料有：1.电烙铁2.一个8050三极管3.一个继电器4.一个路由器5.一个树莓派6.一个智能音箱 (我使用的是亚马逊 Echo Dot2)7.一个普通台灯我使用的是最基本的开关台灯，所以它只有一个开关按钮，也只有一个功能，那就是开关台灯(废话
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2024-06-17 18:01:30
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