一、内置类型主要有数字、序列、映射、类、实例和异常 (一)逻辑值True和False,即真和假 一个对象在默认情况下均被视为真值,除非当该对象被调用时其所属类定义了 bool() 方法且返回 False 或是定义了 len() 方法且返回零。 下面基本完整地列出了会被视为假值的内置对象: * 被定义为假值的常量: None 和 False。 * 任何数值类型的零: 0, 0.0, 0j, Deci
转载 2024-06-10 12:19:16
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# Python 数组的值域解析 Python 是一种高效且易于使用的编程语言,常用于数据分析、科学计算等领域。当我们处理数组(或称为列表)时,理解其值域(即数组中可能出现的值的范围)是非常重要的。在这篇文章中,我们将探讨 Python 中数组的创建、基本操作,以及如何可视化其值域。 ## 什么是数组(列表) 在 Python 中,数组实际上是列表(List)的一种实现。列表允许我们存储任何
原创 2024-08-31 05:55:48
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前言求函数的值域中涵盖的相关数学方法和思想,是需要我们好好总结和提炼的。一、求解前提由图像能很容易的理解,即使是同样的函数解析式,定义域不同,函数也是不同的函数。下图演示的是,当函数的定义域发生变化时,其值域往往随之发生变化,所以要研究函数的值域,必须先求解确定函数的定义域,也就是我们常说的定义域优先原则。 二、常见方法图像法例1 求函数\(y=2sin(2x+\cfrac{\pi}
转载 2023-12-28 22:03:00
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Digital Pre-Distortion (数字预失真)以及用途  为什么要进行预失真处理?为了获得更大的输出信号功率,功率放大器一般会工作在接近饱和点的工作范围。这样 功放的非线性失真会使其产生新的频率分量,如对于二阶失真会产生二次谐波和双音拍频, 对于三阶失真会产生三次谐波和多音拍频。这些新的频率分量不论是落在通带内还是落在通带外都会对有用信号带来不
转载 2023-12-23 16:07:36
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谐波一个完美的正弦信号的频谱为一个冲击函数,但是当大信号通过一个器件之后由于失真,信号将不再为一个单音信号,频谱上该信号倍频位置上也会出现信号,这种现象称为谐波失真。简单的来说就是单频信号通过了一个非线性的器件,导致了这个标准正弦波变形了。频谱中原始信号为基波,倍频上出现的信号为谐波,2倍频位置信号称为二次谐波,3倍频位置出现的信号为三次谐波…….在射频通信中谐波失真大意味着该信道的信号将会对其他
# 使用 Python 和 FFmpeg 实现视频失真处理 在现代视频处理的领域中,FFmpeg 是一款非常强大的工具。通过 Python,我们可以方便地调用 FFmpeg 来对视频进行各种操作,包括失真处理。本文将全面指导你如何利用 Python 和 FFmpeg 实现视频失真。我们将分阶段进行,并为每一步提供相应的代码示例及注释。 ## 流程概述 以下是实现视频失真处理的基本流程: `
原创 10月前
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# 实现几何失真Python指南 几何失真(Geometric Distortion)在计算机视觉和图像处理中的应用非常广泛,尤其是在图像变换和增强领域。对于一位刚入行的小白来说,理解几何失真的原理并能够实践操作是非常重要的。本文将带你一步步实现几何失真,确保你能掌握相关的基础知识和技能。 ## 实现流程 以下是实现几何失真的基本流程: | 步骤 | 描述 | |------|-----
原创 2024-09-21 05:12:01
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# Python 计算失真(Distortion)入门指南 ## 一、引言 在信号处理和图像处理中,失真(Distortion)是一个重要的概念,通常用于评估系统的性能。在这一篇文章中,我们将会探讨如何使用 Python 计算失真。我们将定义流程、编写代码及解释每一步的作用。 ## 二、流程概述 为了计算失真,我们将经历以下步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- |
原创 8月前
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1.定义 失真是指信号在传输过程中与原有信号或标准相比所发生的偏差。 我们在音频领域所说的失真通常 是指谐波失真,这种失真是由电路中的非线性元件引起的,信号通过这些元件后,产生了新的频率分量 (谐波),这些新的频率分量对原信号形成干扰,这种失真的特点是输入信号的波形与输出信号波形形状 不一致,即波形发生了畸变。除谐波失真外,还存在包络失真、数字混叠失真和互调失真等,这些失真 有的是我们需要的音
本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。失真函数假如某一信源 , 输出样值 , , 经试验信道传输后变成 , ,如果:$ x_{i}=y_{j}$ 没有失真 产生
原创 精选 2023-04-09 08:44:35
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无论是从保护电力系统的安全还是从保护用电设备和人身的安全来看,严格控制并限定电流谐波含量,以减少谐波污染造成的危害已成为人们的共识。总谐波失真THD与功率因数 PF 的关系市面上很多的 LED 驱动电源,其输入电路采用简单的桥式整流器和电解电容器的整流 滤波电路,见图 1. 图1该电路只有在输入交流电压的峰值附近,整流二极管才出现导通,因此其导通角θ比 较小,大约为 60°左右,致使输
# Python中反正弦函数值域的实现 在学习数学和编程时,了解反正弦函数(arcsine)的值域是非常重要的。Python 提供了强大的库来帮助我们实现这一点。在本篇文章中,我将逐步引导你如何用 Python 实现反正弦函数值域,并解释每一步的核心概念。 ## 整体流程 我们的工作流程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |
原创 2024-10-26 07:03:10
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失真是输入信号与输出信号在幅度比例关系、相位关系及波形形状产生变化的现象。音频功放的失真分为电失真和声失真两大类。电失真是由电路引起的,声失真是由还音器件扬声器引起的。电失真的类型有:谐波失真、互调失真、瞬态失真。声失真主要是交流接口失真。按性质分,有非线性失真和线性失真。线性失真是指信号频率分量间幅度和相位关系的变化,仅出现波形的幅度及相位失真,这种失真的特点是不产生新的频率分量。而非线性失真
1. 前言QOS为Quality Of Service(服务质量)的简称,对PM QoS而言,表示Linux kernel电源管理相关的服务质量。那到底什么是服务质量呢?我们知道,Linux PM的主要功能,是节省功耗,但同时,会付出一定的性能代价,例如延迟(latency)增加、吞吐量(throughput)下降。可以把PM当作一种服务,把它对性能的影响,类比为服务的质量(QoS)。对性能的影响
在当今的信息时代,数字预失真(Digital Pre-Distortion, DPD)技术在通信系统中越来越被重视,特别是在无线信号的发射与接收过程中。这项技术旨在消除由于功率放大器非线性引起的信号失真,确保信号的完整性和质量。接下来,我将详细描述如何通过 Python 实现数字预失真的解决方案,涵盖各个方面的技术细节。 \[ \text{需求模型:} \quad \text{Signal}_{
原创 6月前
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# Python 总谐波失真实现教程 ## 1. 简介 在音频处理领域,总谐波失真是一种特殊的音频效果,它可以使音频信号产生失真效果,增加音乐的独特性和创造性。本教程将教会你如何使用 Python 实现总谐波失真效果。 ## 2. 总谐波失真实现流程 下面是总谐波失真实现的步骤,我们将使用表格展示: | 步骤 | 描述 | |---|---| | 1 | 导入所需库 | | 2 | 加载
原创 2023-12-30 11:53:21
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Total Harmonic Distortion +Noise 文章目录总谐波失真总谐波失真加噪声参考来源链接 总谐波失真总谐波失真对音频产生主要影响的非线性失真,是相对于输入信号产生了新的频率成分导致的。 通常测量非线性失真中的谐波失真, 当用单一正弦波信号进行激励时(图1), 在频域上的表现除了有基频成分本身之外,还有基频的谐波成分的能量出现,这种失真是非线性失真,称为谐波失真。 疑问:正弦
1、失真失真的原理都是通过对信号的大量增益,让线路达到饱和,从而实现非线性放大并产生失真的。其音色的本质,就是在吉他信号中加入大量的泛音谐波信号,使琴音听起来激烈、 连续、尖劈、具有穿透力。大家知道,基频频率决定声音的音高,音色决定于声音中的谐波的含量和比例,吉他音色失真是一种比较特殊的声音效果,因为谐波含量非常之大和不规范,跟自然界中的声音是极大差异的。 2、过载:过载是用
梳理率失真的计算方法,并对重点问题的思考做一个记录 之前在学信息论这门课的时候,对于求率失真的方法虽然记住了,但是并没有理解。这次重新梳理率失真的计算方法,并对重点问题的思考做一个记录。本轮梳理将以Cover & Thomas的EoIT教材作为主要大纲,并结合一些参考文献:特定信源分布下的率失真函数计算单个离散信源-伯努利分布单个连续信源-正态分
# Python计算谐波失真 ## 引言 在音频领域,谐波失真是指原始信号中的谐波成分被失真引起的非线性变形所改变。在计算机科学中,我们可以使用Python编程语言来计算谐波失真。本文将向您介绍如何使用Python编写代码来计算谐波失真。 ## 流程图 下面的流程图展示了计算谐波失真的整个过程: ```mermaid stateDiagram [*] --> 开始 开始 --
原创 2023-08-26 08:26:09
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