Seiscomp3系统的代码量比较可观的，用代码统计工具算了一下，大概有49万行代码，主要以C/C++和python为主。如果没有C/C++基础的话，有不小的难度。最近因为工作的需要对Seiscop3的源码进行了部分走读，对系统的架构有一些了解，但对于代码细节还有待研究，此博客的目的主要是记录学习过程，希望给后来的同学一点启示，少走些弯路。当
一、介绍 磁簧开关(Reed Switch)也称之为干簧管，它是一个通过所施加的磁场操作的电开关。基本型式是将两片磁簧片密封在玻璃管内，两片虽重叠，但中间间隔有一小空隙。当外来磁场时将使两片磁簧片接触，进而导通。 一旦磁体被拉到远离开关，磁簧开关将返回到其原来的位置。可以用来计数或限制位置。二、组件★Raspberry Pi 3主板*1★树莓派电源*1★40P软排线*1★干簧管传感器模块*1★
小波分析是近30年来发展起来的数学分支，是Fourier分析划时代发展的结果，由法国工程师Morlet首先提出，后广泛应用于信号处理、图像处理与分析、地震勘探、故障诊断、自动控制等领域，小波就是小的波形，所谓“小”是指它具有衰减性，“波”则是指它的波动性，其振幅为正负相间的振荡形式。小波分析的基本思想依然沿承了Fourier变换，就是将信号在一系列基函数张成的空间上进行投影。Fourier变换选择
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2024-10-19 08:12:21
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简介股票价格预测是一件非常唬人的事情，但如果只基于历史数据进行预测，显然完全不靠谱股票价格是典型的时间序列数据（简称时序数据），会受到经济环境、政府政策、人为操作多种复杂因素的影响不像气象数据那样具备明显的时间和季节性模式，例如一天之内和一年之内的气温变化等尽管如此，以股票价格为例，介绍如何对时序数据进行预测，仍然值得一做以下使用TensorFlow和Keras，对S&P 500股价数据进
记忆如沙指尖过，叹如果，何为如，何为果？ 花季，风碾过，零落一地寂寞，谁明身该如何，土也湮没，雨坐，重刷遗地的香一抹。
认识javascript
JavaScript 是属于网络的脚本语言！
JavaScript 是因特网上最流行的脚本语言。
JavaScript 是一种轻量级的编程语言。
JavaScript 被数百万计的网页用来改进设计、验证表单、检测浏览器、创建cookies，以及更多的应用
这一章是数字图像处理基础的最后一章。系统的介绍傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换，快速傅里叶变换，以及二维傅里叶变换在图像上的应用。变换的作用 首先我们先来聊聊什么是“变换”？其实在第一章介绍 HSI 颜色模型的时候，我们就用到了变换这一概念。所谓的变换其实就是把同一个物体事件，转换成另外一种形式表达，其过程相互可逆。傅里叶变换也是一样的，为了有效快速对信号中包含的高频/低频分量进
应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x[k]。根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT分析其频谱。利用FFT分析信号 的频谱；(1) 确定DFT计算的参数； (2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。 答：信号下x[k]基频，可以确定基波周期N=16，为显示
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2024-06-04 08:21:38
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目录6-1 振幅解调基本工作原理一．普通调幅波的解调1.大信号检波基本工作原理2.检波失真（1）对角线失真（2）割底失真二．抑制载波调幅波的解调电路6-2 振幅解调实验电路1．二极管包络检波2．同步检波6-3 振幅解调实验目的、内容和步骤一、实验目的二．实验内容三．实验步骤（一）实验准备（二）二极管包络检波1．AM波的解调① AM波的获得② AM波的包络检波器解调③ 观察对角切割失真④观察底部切
空气分子从未受振荡干扰的位置到产生最大位移的位置之间的距离称之为振幅Amplitude。Au菜单：窗口/振幅统计Window/Amplitude Satistics在振幅统计 Amplitude Statistics面板左下角可单击“扫描” Scan或“扫描选区” Scan Selection按钮，Au 将分析文件或选区，并提供振幅、削波、直流偏移和其他特性的统计信息
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2024-05-27 17:15:27
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Au菜单：效果/振幅和压限Amplitude and Compression增幅Amplify可增强或减弱音频信号。由于效果实时起作用，可以将其与效果组中的其他效果合并使用。预设 Presets包括：+10dB、+1dB、+3dB、+6dB 提升 Boost，-10dB、-1dB、-3dB、-6dB 削减 Cut等。增益 Gain增强或减弱各个音频声道。链接滑块 Li
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2024-05-09 17:10:50
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一、音量（volume） 基本上两种方式来计算： 1、每个音框的绝对值总和：Si=1n |si| 其中si 是一个音框的第i个取样点，而
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2023-12-25 13:42:29
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# 使用Python实现均方根振幅（RMS）
均方根振幅（RMS）是信号处理中的一个重要指标，通常用来衡量一个信号的功率。它在音频处理、振动分析和其他许多领域都有广泛的应用。本文将引导一位刚入行的小白通过Python实现均方根振幅的计算。
## 1. 实现的流程
下面是实现均方根振幅的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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卷积和膨胀卷积在深度学习中，我们会碰到卷积的概念，我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加，普通的卷积我们在此不做赘述，大家可以翻看相关书籍很好的理解。最近在做项目过程中，碰到Pytorch中使用膨胀卷积的情况，想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化。开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变，试列好多次还是有问题，报了张量错误的提示
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2024-05-29 09:55:50
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有效值：定义：1、对于电流（或电压）也可以按下述定义，让一个交流电流（电压）和一个直流电流（电压）分别加到阻值相同的电阻上，如果在相同周期内产生的热量相等，那么就把这一直流电流（电压）的数值叫做这一交流电流（电压）的有效值。2、有效值即瞬时值的平方的平均值的平方根，也简称为方均根值。以上两种定义是对任何信号有效的，一定意义上是等效的。应为热量相等（I平方*R）可以推导出均方根(RMS)的计算方式常
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2023-10-20 16:41:05
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Tacotron2前置知识通过时域到频域的变换，可以得到从侧面看到的频谱，但是这个频谱并没有包含时域的中全部的信息，因为频谱只代表各个频率正弦波的振幅是多少，而没有提到相位。基础的正弦波\(Asin(wt+\theta)\)中，振幅、频率和相位缺一不可。不同相位决定了波的位置，所以对于频域分析，仅有频谱是不够的，还需要一个相位谱。时域谱：时间-振幅频域谱：频率-振幅相位谱：相位-振幅参见：傅里叶分
音频基础知识声音的本质是空气压力差造成的空气振动，振动产生的声波可以在介质中快速传播，当声波到达接收端时（比如：人耳、话筒），引起相应的振动，最终被听到。声音有两个基本属性：频率与振幅。声音的振幅就是音量，频率的高低就是音调，频率的单位是赫兹（Hz）。当声波传递到话筒时，话筒里的碳膜会随着声音一起振动，而碳膜下面是一个电极，碳膜振动时会触碰电极，接触时间的长短跟振动幅度有关（即：声音响度），这样就
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2024-01-15 15:41:48
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# 利用Python处理三轴加速计数据计算振幅和频率
随着物联网和智能设备的发展，三轴加速计作为一种重要的传感器，广泛应用于智能手机、穿戴设备及其他电子产品中。三轴加速计可以测量物体在X、Y和Z方向上的加速度。在本文中，我们将探讨如何利用Python处理三轴加速计的数据，并计算振幅和频率。我们会通过具体的代码示例来进行说明。
## 加速计数据的基本概念
三轴加速计能够测量在三个正交轴（X、Y
# Python中如何计算声音的振幅大小
声音是一种波动现象，传递的是能量而不是物质。当我们谈论声音的振幅时，通常指的是声音波的强度和大小。简单来说，振幅越大，声音就越大。本文将介绍如何使用Python计算声音的振幅，并通过代码示例进行演示。
## 什么是声音的振幅？
在物理学中，振幅是波动的最大位移量。在声音的情况下，振幅表示声波的压力变化幅度。振幅的单位通常是以帕斯卡（Pa）或分贝（dB
# Python中如何根据声音振幅图数据进行计算
在音频处理领域，声音振幅图（或波形图）是分析和理解音频信号的重要工具。通过对声音振幅图进行处理，我们可以提取出有用的信息，例如音量变化、音频特征等。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中处理声音振幅图数据，并提供一些代码示例。
## 问题背景
假设我们要分析一段音频文件，通过提取其振幅信息来计算音频信号的平均振幅和最大振幅。这可以帮助我
一.声音的相关概念声音是介质振动在听觉系统中产生的反应。声音总可以被分解为不同频率不同强度正弦波的叠加（傅里叶变换）。声音有两个基本的物理属性：频率与振幅。声音的振幅就是音量，频率的高低就是指音调，频率用赫兹（Hz）作单位。人耳只能听到20Hz到20khz范围的声音。模拟音频（Analogous Audio），用连续的电流或电压表示的音频信号，在时间和振幅上是连续。在过去记录声音记录的都是模拟音频
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2024-01-25 11:01:36
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