什么是类别不平衡问题。其实，在现实环境中，采集的数据(建模样本)往往是比例失衡的。比如网贷数据，逾期人数的比例是极低的(千分之几的比例)；奢侈品消费人群鉴定等。1、类别不平衡数据集基本介绍在这一节中，我们一起看一下，当遇到数据类别不平衡的时候，我们该如何处理。在Python中，有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。pip3 install imbalanced-
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2023-12-26 21:03:56
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目录一、基础数据分析方法二、关联数值分析方法（一）预测模型（二）关联模型三、耦合动力学仿真模型一篇方法总结及运用Matlab实现方法... 轨道不平顺是车体产生动态响应的主要激励输入，随机轨道不平顺数据被视为平稳高斯过程。当下动态检测技术
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2023-12-30 16:44:27
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一、精确定位功能1：点击scrollview里面的item，检测如果item被遮挡自动滚动scrollview使当前item显示出来；功能2：点击scrollview里面的item，自动滚动scrollview使当前item居中；//
//NewBehaviourScript.cs
//
// Created by [JiangXinhou]
//
// Copyright jiangxinhou
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2024-03-16 08:08:02
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结合matlab的gui制作了一个关于汽车平稳性的系统
原创
2022-04-08 11:18:14
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假如我们通过一个实验制备了 4 种不同条件下的样品，并分别测得了它们的 XRD 衍射谱图，那么如何使用 Origin 软件得到一张多谱图对比的图呢？首先，要知道谱图对比存在两种情况：样品间的谱图对比
由于各个样品都是在同一测量参数下测定的，扫描的起始角度、终止角度、步长是一致的。因此 4 个样品的 XRD 谱图可以共享一个坐标系。样品与标准谱图对比
我们的各个样品是在同一测量参数下测定的，但标准谱
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2024-01-08 15:14:36
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前面讲到的线性回归和逻辑回归的数据样本都是确定了Y值的，通俗一点来讲就是:从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。所以线性回归和逻辑回归都是监督学习今天要讲的聚类分析是无监督学习，无监督学习就是：输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距
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2024-07-30 23:23:49
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目录前言一、产生信号并进行谱分析二、DFT共轭对称性的应用三、DFT实虚性质的应用总结 前言在MATLAB中，提供了fft函数计算x(n)的DFT，fft的执行速度更快一些。格式如下1.y=fft(x) 计算x的FFT变换y。当x为矩阵时，计算x中的每一列信号的离散傅里叶变换。2.y=fft(x,n) 计算x的n点FFT，当x的长度大于n时，需要截断x，当x的长度小于n时，需要补零。matlab
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2024-05-29 11:51:37
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1. import底层原理假设先创建一个文件demonA.py，内容如下：# encoding: utf-8
print("Test demon A")
def add(a, b):
"""
:param a:
:param b:
:return:
"""
return a + b
print("End test Demon
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2024-05-30 00:30:23
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作者：桂。时间：2017-05-24 10:06:39主要是《Speech enhancement: theory and practice》的读书笔记，全部内容可以点击这里。书中代码：http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu，提取密码：9dmi 一、谱减的基本原理 A-基本问题基本模型是加性噪声：频域模型：所谓谱减法，可以通过不同的假设进行，一般的：
利用ORCAD的pspice仿真分析电路的幅频和相频谱1.介绍2.搭建电路原理图3.建立仿真文件，进行交流分析4.仿真、查看输出5.总结 1.介绍orcad配合pspice一直是电路原理图绘制和仿真的主要工具，pspice工具提供了诸如暂态分析、直流分析、交流分析等多个工具。学校主要教的是multisim，对orcad讲得很少，最进要利用orcad对运放构成的电路的频响、相移特性进行分析，发现资
1. 能量信号和功率信号 对信号积分求其能量，如果能够求出来而不是无穷大，即能量有限，在全部时间上的平均功率为0，就说这个信号是能量信号。如果能量无穷大，那么只好用功率来描述这个信号的能量大小，这种信号就是功率信号。任何信号不是能量信号就是功率信号，因为信号的功率永远不可能无穷大的。2. 频谱、能量谱与功率谱 在北理版《信号与系统》中，信号可以分成能
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2024-03-08 13:36:12
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关于爬取吉他堂的吉他谱----Python爬虫1. 功能过程的介绍2.代码介绍3.源代码4.运行结果展示 吉他爱好者大多数会在一些吉他谱的网站找自己喜欢的歌曲吉他谱或者自己想学的歌的吉他谱，今天我也趁着学校布置的作业，自己为自己或者为一些经常在网站上找吉他谱的吉他爱好者写了一个关于爬取 吉他堂中的吉他谱，如果你是大面积的获取歌曲的吉他谱，这个爬虫一定会为我们节省了很多不必要浪费的时间。第一次写
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2023-11-14 15:31:34
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阅读本文大概需要 1.01 分钟。现在自媒体很多，人人都可以是自媒体。或许正因如此，不少人对自媒体都挺「向往」，当然这份「向往」是冲着赚钱去的。比如下面这个问题，这是前段时间，星球球友问了我一个问题，发现不少人对这话题挺感兴趣，今天上来说几句。说句实话，打工的时候你是存不了钱，全职做自媒体你是没钱。有时候真得骂一下，有些人才会清醒。似乎很多人都觉得，做自媒体简单还赚钱。这种错觉是怎么造成的呢？是不
原创
2023-04-05 15:23:57
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# Python 功率谱和功率谱密度简介
在信号处理领域，功率谱和功率谱密度是描述信号特性的重要工具。本文将带你了解这两个概念，并通过 Python 示例代码进行演示，帮助你更好地理解和应用它们。
## 什么是功率谱和功率谱密度？
### 功率谱
功率谱（Power Spectrum）是信号在频域上的表示，它显示了不同频率成分的功率分布情况。具体来说，功率谱将信号分解为不同的频率分量，并展
周期性功率信号的频谱函数定义 对于周期性的功率信号的，设一个周期性功率信号x(t)的周期为T0，则将其频谱（frequency spectrum）函数定义为下式积分变换：式中：F0=1/T0;n为整数，-∞<n<+∞,C(nF0)表示C是nf0的函数，并简记为Cn。一般来说，上式中的频谱函数Cn是一个复数，代表在频率nF0上信号分量的复振幅。|Cn|为频率nF0的信号分量的振
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2024-01-21 07:48:29
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在信号处理的学习中，有一些与谱有关的概念，如频谱、幅度谱、功率谱和能量谱等，常常让人很糊涂，搞不清其中的关系。这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换，就可以得到的信号的频谱，信号的频谱由两部分构成：幅度谱和相位谱。这个关系倒还是简单。那么，什么是功率谱呢？什么又是能量谱呢？功率谱或能量谱与信号的频谱有什么关系呢？ 要区分功率谱和能量谱，首先要
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2023-12-19 19:42:04
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在这篇博文中，我将详细记录如何在 Python 中计算信号的幅度谱和相位谱。通过本指南，您将能够一步一步地掌握信号处理中的 FFT 技术。
### 环境准备
在开始之前，确保您已安装相应的 Python 环境和所需的库。我们将使用 `numpy` 和 `matplotlib` 库进行傅里叶变换及数据可视化。
以下是安装所需依赖的步骤：
```bash
pip install numpy m
图像处理5：频谱、功率谱和能量谱(1)频谱 ①频谱的获得: 对一个时域信号进行傅里叶变换,得到信号的频谱。 ②频谱的组成: 信号的频谱由两部分构成:幅度谱和相位谱。③幅
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2024-01-29 00:49:51
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一、背景知识1. 频谱 信号的频谱由两部分组成：幅度谱和相位谱。2. 幅度谱 在傅里叶分析中，把各个分量的幅度随频率的变化称为信号的幅度谱。 补充幅度谱的求解方法：
在这篇博文中，我将深入探讨如何利用Python来处理和分析相位谱的问题。相位谱是信号处理中重要的一部分，它不仅包含频率的成分，还反映了信号的相位信息。随着数据分析和处理需求的增加，掌握相位谱的生成及分析变得尤为重要。
```mermaid
flowchart TD
A[信号输入] --> B[FFT计算]
B --> C{频域分析}
C -->|相位信息| D[相位谱]
