os.path 模块主要用于获取文件的属性以下是 os.path 模块的几种常用方法：os.path.abspath(path) 返回绝对路径
os.path.basename(path) 返回文件名
os.path.commonprefix(list) 返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径
os.path.dirname(path) 返回文件路径
os.path.ex
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2024-08-09 23:11:17
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简述：变分模态分解由Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出，可以很好抑制EMD方法的模态混叠现象（通过控制带宽来避免混叠现象）。与EMD原理不同，VMD分解方式是利用迭代搜索变分模型最优解来确定每个分解的分量中心频率及带宽，属于完全非递归模型，该模型寻找模态分量的集合及其各自的中心频率，而每个模态在解调成基带之后是平滑的，Konstantin Dragomiretski
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2024-01-31 15:02:47
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大地电磁测深法(MT)诞生于20世纪50年代，是一种以天然交变电磁场为场源，通过测量地表相互正交的电场和磁场，获得地下电性结构信息的地球物理方法。与有源的电磁勘探方法相比，天然大地电磁场频带范围宽且本身信号极其微弱，野外观测到的大地电磁信号不可避免地会受到各种噪声的污染。尤其是在矿集区，随处可见的高压电网、广播电台、通讯电缆、信号发射塔、各种金属管网以及用于矿山开采的大功率直流电机车等严重影响了实
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。⛄ 内容介绍逐次变分模态分解（Sequential Variational Mode Decomposition，简称SVMD）是一种用于信号处理和数据分析的方法。它可以将复杂的信号分解为一系列模态函数，每个模态函数代表了信号中的一个特定频率成分。SVMD的主要目标是提取信
奇异值分解SVD的目的：对于一个n阶方阵A，可以求出其特征值和特征向量，满足Ax=λx，可以对其进行特征值分解，由A=WΣWT，W由n个特征向量构成，Σ是对角矩阵，对角线上的元素为特征值对于一般的mxn维矩阵A，无法求其特征值和特征向量，但是可以求得其奇异值，完成奇异值分解，即A=UΣVT，Σ是包含r个奇异值的对角矩阵，奇异值分解可以看作是特征值分解的推广 奇异值分解SVD的计算步骤：求
例子下图是一个RLC振荡电路。一下有初始条件以及求解量 我们首先从数学的角度解一下此题， 根据基尔霍夫电压定律我们列解电压方程 现在我们就将电路模型转换成了数学模型，这就用到了我们的模电的知识了。然后我们就需要解方程。首先我们知道，从数学角度来讲，线性常系数二阶微分方程，是包含通解和特解的。那么从物理意义上来看，通解和特解实际上对应的就是这个电路的自由振荡项和受迫振荡项。同图，上图中国的Vcn是自
IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2018摘要：特定的发射器识别是基于从接收信号中提取的射频（RF）指纹识别或区分不同发射器的过程。由于发射器功率放大器的固有非线性，这些指纹为发射器识别提供了鲜明的特征。在本文中，我们基于变分模式分解和谱特征（VMDSF）开发了发射器识别。由于VMD同时将接收到的信号分解为
1 内容介绍超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位.为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法.所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与VMD相关联.然后,将样本熵作为适应度函数,自适应性地优化VMD算法中的参数组合.最后,对原始信号进行分解,利用相关系数计算出有效信号,并将有效信号进一步去噪后进行重构.仿真结果表明,所
摘要：针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题，提出一种基于优化变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）和多尺度样本熵-能量（Multiscale sample entropy-energy，MSEEN）指标的故障诊断方法。首先搭建考虑轮轨接触关系的轮对振动实验台，分别进行正常、车轮扁疤、车轴裂纹及扁疤-裂纹耦合故障状态下的轮对振动测
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143052860Python 是一种脚本语言，相比 C/C++ 这样的编译语言，在效率和性能方面存在一些不足。但是，有很多时候，Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。代码优化原则 本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代
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2023-09-21 18:34:43
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# Python 计算Pearson相关系数 (PCC)
Pearson相关系数是用于度量两个变量之间线性关系强度和方向的统计指标。它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无线性关系。
在Python中，可以使用`scipy`库来计算Pearson相关系数。接下来，我们将介绍如何使用Python计算Pearson相关系数，包括数据处理、计算方法以及代码示例。
原创
2023-11-10 10:31:43
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拨号音信号的变模分解创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs;ver = [697 770 852 941];hor = [1209 1336 1477];tones = [];for k = 1:length(ver) for l = 1:length...
原创
2021-05-12 14:52:34
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模态和振型是两个比较难懂的概念，涉及的理论比较多，我想通过一句话引出，然后通过逐步解释的方法去阐释这两个概念。以一根梁为例，通过理论计算寻找其固有频率、阻尼比、振型的过程就是解析模态分析，通过实验得到的就是实验模态分析。振型其实就是坐标变换，代表了多自由度系统向单自由度系统过渡的形式。首先认定一个前提，即多自由度系统同单自由度系统一样，在自由振动时以某一固有频率振动，不同点在于单自由度系统只有一个
拨号音信号的变模分解创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。fs = 4e3;t = 0:1/fs:0.5-1/fs;ver = [697 770 852 941];hor = [1209 1336 1477];tones = [];for k = 1:length(ver) for l = 1:length...
原创
2021-05-20 21:48:06
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VMD
的
console
是十分强大的，也提供了很多内置命令，这里把当年研究
VMD
内置命令的笔记的一小部分发上来。和
user guide
有
相似之处，但是我都尽量写成例子的形式来说明，绝大部分都是亲自试过的。可能当时有些地方写的不准确，也不完整，但是现在也懒
得
check
了。有疑问还是对照
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2023-10-20 23:51:40
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# 教你如何实现“vmd python”
### 一、流程展示
下面是实现“vmd python”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装vmd软件 |
| 2 | 安装python插件 |
| 3 | 编写Python脚本 |
| 4 | 执行Python脚本 |
### 二、具体操作
#### 步骤一：安装vmd软件
首先，你
原创
2024-03-15 05:43:57
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# Python VMD（变分模态分解）简介与实现
## 引言
在信号处理领域，变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）是一种强有力的工具。它可以用于分析和分解复杂的信号，通过将信号划分为不同的模态（模式），帮助我们更好地理解信号的内在结构。本文将介绍VMD的基本概念及其在Python中的实现，包括代码示例、状态图与类图。
## VMD的基本概念
原创
2024-09-18 07:22:52
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# Python 中的 VMD 函数：使用与解析
在科学计算和数据处理领域，Python 提供了强大的库，以便于进行各种数据分析和可视化。“VMD”是“Variable Mode Decomposition”的缩写，主要用于信号处理和数据解析。通过对信号进行分解，VMD 函数能够有效地从复杂的信号中提取出有价值的信息。本篇文章将介绍 VMD 函数的基本原理、计算示例，并通过图示来帮助理解其应用。
原创
2024-09-27 05:12:51
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大号因为某些不说也罢的原因，已经无法使用啦。欢迎关注现在这个号，我将恢复机器学习笔记的更新。………………………………………………………………库的导入Python中可以导入三种库：Python标准模块、Python第三方模块和自定义模块。标准模块是Python实现定义好的；Python第三方模块是Python爱好者或者Python研究者来定义的，并且开放出来，方便大家使用的；自定义模块是用户自己定义
# 按PCC值进行排序R语言实现教程
## 引言
在数据分析中，经常需要根据不同指标对数据进行排序。其中，按照皮尔逊相关系数（PCC）进行排序是一种常见的方式。在R语言中，可以通过一些简单的代码实现这一功能。本文将向你展示如何在R语言中按PCC值进行排序。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 输入数据
原创
2024-07-08 04:34:04
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