冒泡法排序："""
冒泡法排序
"""
#一个数字列表，用于排序
l = [3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48]
for i in range(len(l)): #从第1个数开始跟后面比较，i为下标，len(l)获取列表长度。
for j in range(i,len(l)):#用于比较的j，从i开始分别取值到最后一个。
i
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2024-06-20 11:20:53
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请问：具体分析时，有没有选择小波函数的一般原则和尺度的选择？ 还是仅仅根据经验？多次试探？或所要分析的信号的形状？ 一般来说，小波分析与傅立叶分析结合起来。 如果对于分析的信号所具有的特征不了解，你必须通过傅立叶频谱分析了解信号的原貌，小波分析只是一种获取信号特征信息的手段，不能仅仅因为小波功能强大，很多人都在用而依赖小波分析，特别是入门前更要注重各种分析方法的比较，本人意见，即使精通了小
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2024-04-14 16:22:52
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Airshow 图像增强一、设计背景受天气状况、空气质量、成像距离、成像设备性能、相对运动等多种因素的影响，2022 年 11 月第十四届中国国际航空航天博览会现场的空中飞行表演的图像存在退化和不“清晰”的问题，如图1所示。在数字图像处理领域，通常采用空域和频域增强，以及图像恢复处理等方式改善图像的质量，提高“清晰度”。 图1 不清晰的图像二、设计目标观察和分析 Airshow 图
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2024-10-27 21:38:20
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首先说一下傅里叶变化：这个比较简单的理解为用很多很多不同频率的函数（不同频率正弦函数/余弦函数）与原信号做乘法，最后求积分。我们应该知道，正弦函数/余弦函数整周期内的积分值为0，只有当两个频率相同的函数相乘时，其积分才有值。这样我们就能将信号拆成很多不同频率的单个信号，然后累加起来，构成了频谱图，其幅值代表了该频率的信号在原信号中占比多少。小波变换解决了傅里叶变化的不能在频谱图中保留时间信息的缺点
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2024-02-28 10:12:48
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小波理论的基本概念及概述（第二版） 欢迎阅读此份关于小波变换的入门教程。小波变换是一个相对较新的概念（其出现大约是在20世纪80年代），但是有关于它的文章和书籍却不少。这其中大部分都是由数学专业人士写给其他同行看的，不过，仍然有大量数学专家不知道其他同行们讨论的是什么（我的一个数学教授就承认过）。换言之，大多数介绍小波变换的文献对那些小波新手们来说用处不大（此为个人观点）。 我刚开始接触小波变
作者 | News第一章：PyTorch之简介与下载PyTorch简介PyTorch环境搭建第二章：PyTorch之60分钟入门PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇微调基于
小波1 背景2 快速小波变换2.1 使用小波工具箱的FWT2.2 不使用小波工具箱的FWT3 小波分解结构的处理3.1 使用变换分解向量c的小波工具箱函数3.2 不使用小波工具箱编辑小波分解系数3.3 用wavedispl函数显示变换系数4 图像中的小波4.1 小波的定向性和边缘检测4.2 基于小波的图像平滑及模糊4.3 渐进重构 傅里叶变换是一种美丽的数学描述，但计算机实现是从时域和频域逐步离
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2023-11-23 20:12:11
116阅读
1.功能概述PIE-Basic软件的小波变换工具是利用小波变换对空间域图像进行小波分解，变换后将图像分解为1个低频分量和3个高频分量，并集中存储在一个结果影像中。其中低频分量是图像最主要的部分，高频分量为图像的边缘、细节、噪声等信息。通过对各个分量数据进行融合或取代，再经过小波逆变换后可以得到原始影像的增强图像。
2.基本概念小波变换是将一个信号分解成由原始小波经过移位和缩放后的一系
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2023-10-08 21:02:20
134阅读
# 实现“小波 python”的流程
## 1. 确定需求
在教导小白实现“小波 python”之前，我们首先需要确定具体的需求是什么。根据题目中的描述，我们可以推断出，“小波 python”是指实现一个能够运行 python 代码的程序。
## 2. 设计
在确定了需求后，我们需要设计整个实现的流程。下面是实现“小波 python”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-02 04:36:05
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相关资料笔记术语（中英对照）：尺度函数 ： scaling function （在一些文档中又称为父函数 father wavelet ）小波函数 ： wavelet function（在一些文档中又称为母函数 mother wavelet）连续的小波变换 ：CWT离散的小波变换 ：DWT小波变换的基本知识不同的小波基函数，是由同一个基本小波函数经缩放和平移生成的。小波变换是将原始图像与小波基函数
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2023-06-21 15:49:33
542阅读
## 二维小波变换(一维和n维类似)：
# 单层变换 pywt.dwt2
pywt.dwt2(data, wavelet, mode=’symmetric’, axes=(-2, -1))
data: 输入的数据
wavelet:小波基
mode: 默认是对称的
return: (cA, (cH, cV, cD))要注意返回的值，分别为低频分量，水平高频、垂直高频、对角线高频。高频
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2023-06-16 15:32:57
216阅读
如图，将两张图品进行小波融合，步骤如下 1、首先要了解什么是小波 [x0，x1，x2，x3]=[90，70，100，70] 为达到压缩 我们可取 (x0+x1)/2
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2024-01-08 14:37:19
48阅读
我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小 波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用公式，多用图。另外，我不 是一个好的翻译者，所以对于某些实在翻译不清楚的术语，我就会直接用英语。我并不claim我会把整个小波变换
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2023-08-28 16:26:26
160阅读
# 教你如何实现Python小波
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[获取信号] --> B[小波分解]
B --> C[小波阈值处理]
C --> D[小波重构]
```
## 整体流程
首先，我们需要获取信号，然后进行小波分解，接着对小波系数进行阈值处理，最后进行小波重构得到处理后的信号。
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-05-08 04:12:12
27阅读
小波应用比较广泛，近期想使用其去噪。由于网上都是matlib实现，故记下一下Python的使用Pywavelet Denoising 小波去噪# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pywt
data = np.linspace(1, 4, 7)# pywt.threshold方法讲解：# pywt.threshold（data，valu
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2023-07-01 18:23:28
462阅读
1.数据集介绍：试验台如图所示，试验台左侧有电动机，中间有扭矩收集器，右侧有动力测试仪，控制电子设备在图中没有显示。SKF6203轴承使用16通道数据采集卡采集轴承的振动数据，并在驱动端部分（DE）、风扇端部分（FE）、基座端安装传感器。该实验在轴承内圈、滚动体、外圈上采用电火花加工方式制造故障，故障缺陷直径尺寸为0.1778mm、0.3556mm、0.5334mm（不同损伤程度）。分别在负载0H
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2024-08-08 22:03:05
75阅读
本文基于matlab2020版官方网页DocumentationCrack Identification From Accelerometer Data及个人理解。该示例显示了如何使用小波wavelet和深度学习技术来检测横向路面裂缝并确定其位置。该示例演示了将小波散射序列用作门控循环单元（GRU）和一维卷积网络的输入，以便根据是否存在裂缝对时间序列进行分类。数据是从安装在前排乘客座椅车轮的转向节
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2023-11-01 20:48:42
455阅读
## 如何在Python中安装小波变换的库
### 1. 确认Python环境
在开始安装小波变换的库之前，首先需要确认你的Python环境已经正确安装。可以通过在命令行中输入以下命令来检查Python的版本：
```markdown
python --version
```
### 2. 安装小波变换的库
接下来，我们将使用Python的包管理工具`pip`来安装小波变换的库。以下是安
原创
2024-05-19 05:18:21
93阅读
# 复的Morlet小波及其在Python中的实现
## 引言
小波变换作为一种用于信号处理和分析的强大工具，在图像处理、金融数据分析、生物信号分析等多个领域都得到了广泛应用。其中，Morlet小波以其良好的时间频率局部化特性，成为了频域分析中的重要工具。本文将介绍复的Morlet小波的基本原理，并给出如何在Python中实现它的示例代码。
## Morlet小波的基本概念
Morlet小
连续小波变换CWT是一种冗余变换，CWT系数取决于所用的小波，所以理解起来稍微有些困难。为更好地理解CWT系数，本文从简单信号和简单小波开始分析。小波擅长检测信号的不连续性或奇异点，信号的突变点处具有较大的绝对值系数。首先设置一个移位脉冲信号，脉冲发生在第500点的位置。x = zeros(1000,1);
x(500) = 1;选择了一个简单信号，自然要选择一个简单小波，那自然是haar小波了在
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2023-12-09 13:33:18
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