1、关于瀑布图，简单介绍下！ 瀑布图是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系 。 请点击输入图片描述 瀑布图通过巧妙的设置，使图表中数据点的排列形状看似瀑布。这种效果的图形能够在反映数据多少的同时，更能直观地反映出数据的增减变化过程。2、那神马情况下我们适合
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0
做嵌入式开发，经常需要通过逻辑分析仪对数字信号进行数据分析。如果信号源附近有强干扰源，并且逻辑分析仪滤波效果不好的话，获取到的数字信号，经常带有一些“毛刺”，这些“毛刺”信号根据干扰的强弱不同，持续时间可能会由几纳秒到几百纳秒不等。尝试过在数字口加电容进行硬件滤波，电容加得太小，滤波不干净；电容加得太大，信号失真严重。通过观察逻辑分析仪获取到的波形可以看到，干扰信号一般是在信号跳变之后的一小段时间
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2023-12-31 14:42:42
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文章目录时域和频域1. 概述2.（时域）波形和频域：用几张对比图来区分2.1 时域和频域2.2 区分：时频谱图（语谱图） 傅里叶变换的典型用途是将信号分解成频率谱——显示与频率对应的幅值大小 。时域和频域1. 概述（1）什么是信号的时域和频域？ 时域和频域是信号的基本性质，用来分析信号的 不同角度 称为 域 ，一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。目前，
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2023-10-16 19:32:03
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一、实验目的与要求了解频域变换过程，掌握频域变换特点熟练掌握频域滤波中常用的平滑和锐化滤波器，能够对不同要求的图像进行滤波处理，体会并正确评价滤波效果，了解不同滤波方式的使用场合，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像频域平滑（去噪）：使用自生成图像（包含白色区域，黑色区域，并且部分区域添加椒盐噪声），然后进行傅里叶变换，并且分别使用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低
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2024-04-10 15:59:52
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信号量（Semaphore）之前讲的线程锁（互斥锁） 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。1、信号量是一个变量，控制着对公共资源或者临界区的访问。信号量维护着一个计数器，指定可同时访问资源或者进入临界区的线程数。 每次有一个线程获得信号量时，计数器-1。若计
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2023-11-26 07:30:39
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介绍对于绘制某些类型的数据来说，瀑布图是一种十分有用的工具。不足为奇的是，我们可以使用Pandas和matplotlib创建一个可重复的瀑布图。在往下进行之前，我想先告诉大家我指代的是哪种类型的图表。我将建立一个维基百科文章中描述的2D瀑布图。这种图表的一个典型的用处是显示开始值和结束值之间起“桥梁”作用的+和-的值。因为这个原因，财务人员有时会将其称为一个桥梁。跟我之前所采用的其他例子相似，这种
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2023-12-04 16:25:48
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信号倒谱图是信号处理领域中一个重要的工具，它可以通过对信号进行倒谱分析，帮助我们提取出信号的特征，识别信号中的复杂模式。现在，我将分享如何使用 Python 来生成信号倒谱图，具体过程包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
在开始之前，我们需要安装必要的依赖包。以下是在不同平台上安装必需的 Python 库（如 NumPy 和 Matplotlib）
在数据分析与可视化的领域，Python作为一种强大的编程语言，已被广泛应用于处理各种数据格式，其中之一就是Excel。尤其是在信号图的生成与分析中，利用Python读取Excel数据可以有效支持数据的可视化展示与信号分析。本篇文章将详细探讨“python 读取excel 信号图”的相关内容，从背景定位到生态扩展，给予读者全面的理解。
### 背景定位
随着数据处理需求的增加，Python和Exc
为什么正交采样（复采样）的采样率最低为信号带宽B，就可保证采样信号信息不丢失？从复频率域角度出发：正交采样（复频率域角度）回顾一下： 对于实数信号，其频谱有共轭对称性，正负频率实部为偶函数，虚部为奇函数，所以它们可以相互决定对方，正频率和负频率所承载的信息是一样的。频谱搬移后，其双边频谱承载相同的信息，浪费频谱资源。对于基带信号，我们可以采用复信号来提高频谱利用率。复信号可以具有任意频谱结构，复信
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2024-10-24 06:53:10
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目录瀑布图GESA生存曲线瀑布图肿瘤的瀑布图是一种常用的数据可视化方式，用于展示个体患者或研究样本的肿瘤基因组学数据，通常包括基因突变、基因拷贝数变异、染色体重排等信息。颜色编码：柱状图通常会使用颜色编码来表示不同类型的突变或变异，如蓝色代表错义突变、红色代表缺失等。不同颜色的柱状图有助于快速识别不同类型的基因变异。横向分组：瀑布图可能会将样本分组，例如按照治疗方案或疾病亚型进行分组，每个分组之间
资源参考网络（博客和论文）！！！ 压缩感知原理传统数字信号采集Digital Data Acquisition：传统的数字信号采样定律就是有名的香农采样定理，又称那奎斯特采样定律，定理内容如下：为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。下图分别为在时域和空域上的数字化采集。 基于香农采用定理，我们来看看目前传统图像信号采集
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2024-01-03 22:16:01
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前言信号发生器是电子工程师最常用的几个仪器之一吧，三角波和方波是最常用的波形，在之前的文章中，我们已经介绍过RC延迟电路，今天我就教大家通过RC延迟和运放来实现三角波和方波。仿真软件版本本次介绍的电路是通过multisim软件进行仿真，按照惯例，贴出软件版本，需要的同学通过链接自取↓附上multisim 14.0 网盘链接，内附PJ方法https://pan.baidu.com/s/15Nvcye
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2024-06-29 18:22:09
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文章目录举个例子1. 载入数据（Loading data）2. Visualizing the artifacts3. Filtering to remove slow drifts4. Fitting and plotting the ICA solution总结 举个例子独立成分分析（ICA）的一个应用例子是利用ICA消除伪影（artifacts）。伪影是医学影像领域中的专业术语。伪影可以定
# 如何在Python中实现语音信号的频域图
在数字信号处理的领域，频域分析是一个重要的任务。频域图能够帮助我们更好地理解信号的特性。本文将指导你如何使用Python来实现语音信号的频域图。
## 整体流程
以下是实现语音信号频域图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
原创
2024-10-27 03:32:39
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# 如何用Python绘制阵列信号能量图
## 概述
在这篇文章中，我们将教你如何使用Python来绘制阵列信号能量图。这个过程可以分为几个步骤，我们会通过表格展示整个流程，并为每一步提供详细的指导和代码示例。
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 创建数据
section 绘制阵列信号能量图
```
## 创
原创
2024-06-29 06:35:49
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# 如何在 Android 中实现信号图
在这篇文章中，我们将一起探讨如何在 Android 平台上实现一个简单的“信号图”应用。信号图通常用于展示网络信号强度，我们将在这里实现一个饼状图来表示信号强度的分布。对于刚入行的小白开发者来说，理解整个流程和代码实现尤为重要。接下来，我们将详细讲解整个开发流程，并给出相应的代码示例及注释。
## 开发步骤概览
首先，我们将整个开发过程分解为几个步骤
原创
2024-09-16 03:56:41
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目录背景介绍预测指标计算公式多分类算法常见的评估指标 List item背景介绍赛题以心电图数据为背景，根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，是一个多分类的问题。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introductiontrain.csvid 为心跳信号
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2024-04-17 07:37:09
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目录使用Matlab实现高噪声信号的FFT的频谱分析原始信号原始信号FFT结果加噪信号加噪信号FFT结果其他加噪函数 使用Matlab实现高噪声信号的FFT的频谱分析在实际的系统中，噪声可以说是无处不在，首先生成一个包含两个频率的原始信号，f1为50hz，f2位833hz， 采样频率为fs=6400，采样点数为N=1024。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个
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2024-02-23 13:44:49
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一. 时域 & 频域时域和频域是音频应用中最常用的两个概念，也是衡量音频特征的两个维度概念。时域图如下：横轴是时间，纵轴是声音强度，可知时域图是从时间维度来衡量一段音频。频域图如下：横轴是频率，纵轴是当前频率的能量大小，可知频域图是从频率分布维度来衡量一段声音。时域与频域的转换：FFT - 离散傅立叶变换的快速算法。 二. 时域分析和应用从时间坐标轴上看 , 混响和延时是两个重要
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2024-05-28 18:20:10
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