本作业的要求参见.写在博客最前：（1） 本项目使用Python语言。（2） 本项目代码地址为：https://git.coding.net/fuj905/count_words.git功能1 小文件输入。 重点/难点 （1） Python文件打包为.exe文件：附上个人编写教程：（2） 命令行参数：判断用户输入的参数是否含有含有"-s"，若是，则执行功能1。（3） 读取文件：使用Python语言的
目录FFT详解时域与频域傅里叶变换FFT参考文献： FFT详解**摘要：**由于信号在时域上的特征不明显，所以采用傅里叶变换的方式映射到频域上以获得更丰富的信息，对于数字系统，FFT可以有效降低离散傅里叶变换的运算量，减轻系统压力。本文主要从时域与频域关系，傅里叶变换，FFT三方面介绍FFT相关知识。时域与频域时域是指真实世界，是唯一存在的域。频域实际并不存在，是由数学运算构造而成的。频谱：任何
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2024-01-10 15:14:26
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# Python 时域信号求频域信号的科普文章
在信号处理领域，无论是在物理学、工程学还是在计算机科学中，时域和频域之间的转换都是一种基础而重要的技能。了解如何从时域信号推导出频域信号对于分析和处理信号至关重要。本文将介绍如何使用 Python 进行时域信号的频域分析，伴随具体的代码示例和图解，帮助读者理解相关概念。
## 时域与频域
### 时域
时域是指信号在时间上的变化情况，通常用一个
恶趣味这几天经常收到消息，打开一看都是 “快快 帮我点个赞”，“我正在pk…”不幸我昨天也入坑了，被几个好朋友拉进去了他们的战队。各个热血澎湃的。但这个活动实在是卖人情，两个战队要pk点赞数，一个人一天最多给6个战队点赞。两方不停的找各种好友帮你点赞，赢得一方获得能量值。到了晚上我去看了下规则发现有的不对。有9个战场可以进入，进入每个战场需要支付不等的入场费，输了就没了。然后能量越高能进入的战场也
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2024-08-28 11:36:15
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时域，频域，空间域时域：时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。(以时间作为变量所进行的研究)频域（频率域）：横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。(以频率作为变量所进行的研究)空间域：空间域又称图像空间。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元
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2023-10-27 00:01:27
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在各类智能设备与通信系统中，信号的分析与处理是一个重要的领域。特别是时域与频域分析，这是信号处理的基本工具。本文将全面介绍如何在 Python 中计算信号在时域和频域的能量，重点关注每个步骤的参数解析、调试步骤以及性能优化。
### 背景定位
在实际应用中，信号能量的求解不仅对信号完整性、噪声抑制具有重要意义，为系统的设计与优化提供了可靠的依据。理解时域与频域能量的计算，可以帮助工程师更好地进
WebRtc AEC核心算法之一：频域自适应滤波WebRtc和Speex作为目前开源的语音增强平台，给非科班出身的工程师一探究竟的机会，本文接下来以WebRtc的Aec模块为主线，研究一下比较核心的算法和实现。 一直以来在心目中AEC就是利用自适应滤波器求解梯度的迭代过程，时域的LMS/RLS经典算法在教科书和主流文章中都有介绍，但频域的介绍的就不多了，恰恰两个流行的平台都选用了频域自适应滤波器，
这是一道经典题目了，刘汝佳在紫书上讲解了三种方法，复杂度从O(n3)->O(n2)->O(n)。 记得高一我写这道题的时候迷迷糊糊的，对于O(n)的算法并不是很理解，今天我重新写这道题并用O(nlogn)的分治方法解决，也是为写维护数列做准备。 divide and conquer 分而治之的思想可以说是OI中最为重要的思想方法之一了，往往比起复杂
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2023-10-10 11:56:04
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注：本文所有代码均经过Python 3.7实际运行检验，保证其严谨性。Python内置序列函数系列所有文章都以几个术语为基础：可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、序列(sequence)、生成器(generator)等。若对此不太理解，可移步Python随笔4前面部分查看。今天讨论的主角reduce函数有点特殊，涉及到本文是否有标题党的嫌疑，所以一开始得做一个说明。redu
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2023-11-21 22:32:35
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注：本博客是基于奥本海姆《信号与系统》第二版编写，主要是为了自己学习的复习与加深。一、z变换1、单位脉冲响应为h[n]的离散时间线性时不变系统对复指数输入的响应应y[n]为其中，若z=，这里w为实数(即|z|=1)，则式(10.2)的求和式就是h[n]的离散时间博里叶变换。在更为一般的情况下，当|z|不限制为1的时候，式(10.2)就称为h[n]的z变换。2、一个离散时间信号x[n]的z变换为其中
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2024-03-07 16:20:59
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# Python求Hailstone序列
## 引言
Hailstone序列，也被称为冰雹序列或者奇偶序列，是一个自然数序列。给定一个初始整数n，生成的Hailstone序列遵循以下规则：
1. 如果n是偶数，则下一个数是n/2；
2. 如果n是奇数，则下一个数是3n+1；
3. 重复以上步骤，直到序列最终变为1。
Hailstone序列的猜想是，对于任意正整数n，通过上述规则生成的Hai
原创
2023-08-25 08:13:10
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在Python中，求序列内积是一个常见的操作，尤其在数据分析和科学计算中。内积（又称点积）是两个序列（通常是向量）对应元素相乘后求和的结果。本文将为大家呈现如何使用Python求序列内积的详细过程，从环境准备到生态扩展一一解读。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保软件环境的兼容性。以下是Python环境及所需库的兼容性矩阵。
| 库 | 版本
# 如何使用 Python 通过频域的绝对值和相位计算复数
在数字信号处理和其他工程领域，频域信号的处理是一个重要的任务。当我们已知一个复数信号的绝对值（幅度）和相位角时，可以很容易地复原出这个复杂的复数信号。本文将带你通过 Python 编程语言来实现这一过程。
## 整体流程
首先，让我们概述一下流程。根据我们的需求，以下是实现步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-01 06:23:53
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len() 求序列的长度print(len("beimenchuixue"))
print(len([1, 2, 3])) __len__ 对象中实现这个方法，则 len() 方法调用对象中 __len__方法class BeiMenChuiXue:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __
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2023-05-30 11:35:32
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FFTFFTFFT的全称是 Fast Fourier Transform 即快速傅里叶变换傅里叶变换是复变函数的重要内容，傅里叶变换分为离散和连续傅里叶变换 傅里叶变换实现从时域到频域的转换，是信号与系统重要的分析工具连续傅里叶变换![此处输入图片的描述][1]离散傅里叶变换(DFT discrete Fourier transform)将离散的序列值进行频域到时域的转换，就叫做离散傅里叶变换 如
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2024-01-02 16:54:24
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在这篇博文中，我将详细聊聊如何用 Python 来求取序列的斜率。斜率在数据分析中有着广泛的应用，比如说线性回归、曲线拟合等。当我们想要确定一些数据点的趋势时，求斜率是一个很重要的步骤。接下来，我会分享一个清晰的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景等，来帮助大家更好地理解这个问题。
### 备份策略
在处理数据之前，我们需要确保拥有一个稳妥的备份策略。这个策略能够保证在数据丢失或损坏的情况下
序列参考了《Python基础教程：第3版》，也算是读书笔记，整理下来，方便回顾 文章目录序列1.1 序列概述1.2 列表：Python的主力1.3 元组：不可修改的序列1.4 字符串1.4.1 设置字符串的格式1.4.2 字符串方法 1.1 序列概述在 Python 中最基本的数据结构为序列，列表、元组以及字符串是 Python 中常用的重要的序列。列表和元组的主要不同在于，列表是可以修改的，而元
# 求所有子序列的 Python 实现
在计算机科学中，子序列是指从原始序列中删去一些元素（可以不连续），而保持原有元素的相对顺序。子序列具有广泛的应用场景，比如在字符串匹配、数据分析和算法研究中。
本文将介绍如何在 Python 中利用递归和迭代两种方式求出所有子序列，并结合状态图和饼状图提供一些更直观的理解。
## 子序列的数学定义
给定一个序列 \( S = \{s_1, s_2,
# Python求序列的极值
## 1. 简介
在Python中，我们可以使用一些简单的代码来求解序列的极值，即最大值和最小值。对于刚入行的开发者来说，了解并掌握这个方法是非常重要的。本文将介绍求解序列极值的流程和每一步的具体操作。
## 2. 求解序列极值的流程
下表展示了求解序列极值的流程。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 声明一个序列 |
| 2 | 使
原创
2024-01-06 09:33:09
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# 寻找最长子序列的 Python 算法
在计算机科学中，最长子序列是指一个序列中具有特定属性的最长连续子序列。在字符串处理和算法设计中，寻找最长子序列是一个常见且有用的问题。Python 提供了多种方法来实现寻找最长子序列的算法，包括动态规划和递归等。
## 动态规划方法
动态规划是一种常见的解决最长子序列问题的方法，其核心思想是将原问题分解成子问题，并保存子问题的解，以便后续使用。下面是
原创
2024-04-25 07:03:39
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