在之前的文章（Mr.括号：信号时域分析方法的理解（峰值因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子、波形因子和偏度等））里对时域指标做过一些分析。最近由于新建立一个公众号（括号的城堡）将会对以前讲过的内容进行系统的梳理。内容将在公众号首发，欢迎大家关注。时域特征值是衡量信号特征的重要指标，时域特征值通常分为有量纲参数与无量纲参数。所谓“量纲”，简单地理解就是“单位”。有量纲的参数就是有单位的，比如平均值，一
时域特性与频域特性从字面理解时域就是时间区域或者说时间范围，频域就是频率区域或者说频率范围。某个信号量随时间变化的特征，就是这个信号量的时域特性。信号的时域特性可以用时间波形显示。时域函数可以转换为频域函数，频域特性则是时域的积分变换。信号反射(Reflection) 电信号波沿传输线向前传输遇到不连续机构时部分反弹回来，其传输方向与入射方向相反，这
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2024-01-12 12:17:49
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目录1. 电阻元件【
R
R
R】2. 电容元件【
1.注册中国大学MOOC2.选择北京理工大学嵩天老师的《Python网络爬虫与信息提取》MOOC课程3.学习完成第0周至第4周的课程内容，并完成各周作业第一周Requests库的爬取性能分析import requests
import time
def getHTMLText(url):
try:
r = requests.get(url,timeout=30)
上一篇文章中我们讲到了有量纲的特征值含义。(Mr.括号：时域分析——有量纲特征值含义一网打尽)然而在信号表征时，有量纲指标虽然对信号特征比较敏感，但也会因工作条件（如负载）的变化而变化，并极易受环境干扰的影响，具有表现不够稳定的缺陷。相比而言，无量纲指标能够排除这些扰动因素的影响，因而被广泛应用于特征提取的领域当中。无量纲指标主要包括峰值因子，脉冲因子，裕度因子，峭度因子，波形因子以及峭度因子和偏
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2024-09-11 20:58:43
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1.最简单的解释频域就是频率域，平常我们用的是时域，是和时间有关的，这里只和频率有关，是时间域的倒数。时域中，X轴是时间，频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性！2. 图像处理中： 空间域，频域，变换域，压缩域等概念！只是说要将图像变换到另一种域中，然后有利于进行处理和计算比如说：图像经过一定的变换（Fourier变换，离散yuxua DCT 变换），图像的频谱函数统计特性：图像的
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2024-02-17 08:28:48
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时域、频域、时频域特征提取matlab程序的zip： https://www.lanzoui.com/b01bp72xa时域特征时域信息是以时间为变量，描绘出信号的波形[22]。时域信号包括量纲特征参数以及无量纲特征参数。根据工作状况的差异，有量纲特征值的大小相应发生改变，而且工作环境对有量纲特征值有很大影响，具有表现不够稳定的缺陷，给工程应用带来一定困难，而无量纲指标对负载及转动速度的改变不敏感
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2023-12-06 11:14:40
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## 用Python进行时域特征提取
在数据科学和机器学习领域，特征提取是一个非常重要的步骤。尤其在处理时间序列数据时，时域特征提取能够帮助我们更好地理解数据的本质。本文将向您介绍如何使用Python实现时域特征提取，包括具体的步骤和相关代码。
### 流程概述
下表展示了时域特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
时域信号频谱分析如果需要对时域内信号的频谱进行分析，需要了解几个基本的概念：时域：时域（Time domain）是描述数学函数或物理信号对时间的关系，比如说一个数学表达式：,这个表达式y是随着t的改变而改变，也就是说因变量y随着自变量t的变化而变化。这个式子也就是在时域上的。再例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证
特征选择，即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程，是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性，最重要的是会降低测试集的泛化性能。我对临时的特征选择方法感到很失望，但是在解决机器学习问题时又反复用到了这些方法，所以就创建了一个关于特征选择的Python类，该类可以在GitHub上找到。FeatureSelector类包括一些最常见的特征选择方法:1.高百分比的缺失值特征选择法
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2024-05-09 13:47:56
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1、关于傅里叶变换变换？(来自百度知道)
答：fourier变换是将连续的时间域信号转变到频率域；它可以说是laplace变换的特例，laplace变换是fourier变换的推广，存在条件比fourier变换要宽，是将连续的时间域信号变换到复频率域(整个复平面，而fourier变换此时可看成仅在jΩ轴)；z变换则是连续信号经过理想采样之
将短时信号延迟m个点，然后计算延迟后的信号与本身的相关性，便计算得到短时自相关函数
的模-相表示是2）、离散时间博里叶变换X(jew)的模-相表示是2、从博里叶变换综合公式来看，X(jw)本身就可以看成信号x(t)的一种分解，即把信号x(t)分解成不
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2023-12-25 10:33:33
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短时过零率表示信号穿越过零值的次数，或者信号波形中与0轴相交的次数。
