文章目录0. 两者的区别1. 创建CNN实例2. dropout的不同3. nn.functional.x的优势reference: 0. 两者的区别Pytorch中，nn与nn.functional有哪些区别？相同之处：两者都继承于nn.Modulenn.x与nn.functional.x的实际功能相同，比如nn.Conv3d和nn.functional.conv3d都是进行3d卷积运行效率几
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2023-12-13 22:53:28
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作者：王镇面对毫无规律的随机信号，看着杂乱无章的振动波形，你是否也像曾经的我一样一头雾水，不知从何处下手。莫慌，接下来小编就带你入门怎样用python处理这些看似毫无卵用实则蕴藏巨大信息的随机信号。我们日常生活中所见的心电图，声波图都是信号在时域上的一种表现，但它们无法呈现出信号在频域上的信息。因此，本文将主要介绍信号从时域到频域上的一些变换，常见的有FFT（快速傅里叶变换），PSD（功率谱密度）
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2023-08-04 13:17:25
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# EEG信号pytorch处理
## 介绍
EEG（脑电图）是记录大脑电活动的一种方法，通常用于诊断脑部疾病和研究大脑功能。处理EEG信号是神经科学领域的一个重要课题，而使用深度学习框架如PyTorch来处理EEG信号可以提高处理效率和准确性。本文将介绍如何使用PyTorch来处理EEG信号，包括数据准备、模型构建和训练。
## 数据准备
首先，我们需要准备EEG信号数据。通常，EEG数
原创
2024-04-04 06:06:32
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# PyTorch处理一维信号
在深度学习和机器学习领域，处理一维信号（如时间序列数据或音频信号）是一个重要的研究方向。PyTorch是一个强大的深度学习框架，提供了丰富的功能，可以方便地处理和分析一维信号。本文将以音频信号处理为例，展示如何使用PyTorch进行一维信号处理，并提供代码示例。
## 一维信号的基本概念
一维信号可视为一个数值序列，常代表时间上的变化。例如，当我们录制音频时，
原创
2024-10-24 04:53:15
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对于我们这些从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分类性能，那么我们就需要先对信号去噪去干扰。这一步后
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2023-08-28 13:14:46
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PyTorch 语音信号预处理实战
深度学习的模型训练隶属于监督学习过程，通常是给定训练输入及对应的标签，然后使用某种损失计算方式与反向传播算法使得算法收敛。对于图片而言，分类任务与检测任务其制作标签就是需要在对数据集物体的类别与位置进行标记；而对于语音任务来说则截然不同。本实验以语音领域比较常见的'yesno'与'ashell'两个数据集为例，分别来介绍语音分类任务与语音识别任务的数据预处理过程
模拟信号处理 频谱 python pytorch的问题解决方案
在现代的信号处理领域，模拟信号的频谱分析是至关重要的。许多用户在尝试使用 Python 和 PyTorch 进行模拟信号处理时，尤其是在频谱分析方面，遇到了各种各样的问题。我们的目标是通过一个完整的过程，从背景到解决方案，对这个问题进行深入分析。
### 用户场景还原
一个典型的场景是：用户需要实时分析从传感器产生的模拟信号，并
设计BMS系统时不管是用来判断继电器状态还是采集电池组电压我们无法避免的一个问题就是采总压。然鹅动力电池系统是电压平台较高的直流电压，而且要求高压系统和低压信号控制系统隔离，那我们怎么做才可以既保证硬件电路系统安全可靠而且成本控制到位，当然做法有很多，今天熊猫给大家提供两种方案思路抛砖引玉以供参考。 方案一 电阻分压电路根据你需要采样的电压范围选择合适的分压电阻（注意：电池的电
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2023-12-21 13:38:00
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信号（signal）就是告知某个进程发生了某个事件，也叫软件中断（software interrupt），信号通常是异步发生的，也就是进程不知道信号的准备发生时刻。信号可以：由一个进程发给另一个进程（发给自己也行）由内核发给某个进程SIGCHLD 信号就是由内核在任何一个进程挂掉的时候，发给自己父进程的一个信号。每个信号都有一个与之关联的行为（action），也叫处置（disposition）。我
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2024-03-23 11:16:09
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信号是反映消息的物理量。信息是指存在于消息中的新内容。电信号是指随时间而变化的电压u或电流i。模拟信号在时间和数值上均具有连续性，数字信号在时间和数值上均具有离散性。对模拟信号处理的电路称为模拟电路，对模拟信号最基本的处理是放大。放大电路是构成各种功能模拟电路的基本电路。常用的模拟电路及其功能如下：放大电路：用于信号的电压、电流或功率放大。滤波电路：用于信号的提取、变换或抗干扰。运算电路：完成一个
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2024-04-26 18:05:30
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学习了数字信号处理之后，被里面的几个名词搞的晕头转向，比如DFT，DTFT，DFS，FFT，FT,FS等，FT和FS属于信号与系统课程的内容，是对连续时间信号的处理，这里就不过多讨论，只解释一下前四者的关系。首先说明一下，我不是数字信号处理专家，因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题，而不涉及到任何公式运算。
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2024-04-09 20:23:36
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数字信号处理器（digital signal processor) 由大规模或超大规模集成电路心片组成的用来完成某种信号处理任务的处理器。它是为适应高速实时信号处理任务的需要而逐渐发展起来的。随着集成电路技术和数字信号处理算法的发展，数字信号处理器的实现方法也在不断变化，处理功能不断提高和扩大。 内置数字信号处理器(DSP，DigitalSignalProcessor)是车载主机内以逻辑电路对音视
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2023-08-01 11:39:56
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一、LMS自适应波束形成算法 最小均方算法（LMS）采用迭代模式，在每个迭代步骤n时刻的权向量加上一个校正量后，即组成n + 1时刻的权向量，用它逼近最佳权向量。LMS自适应波束形成算法如下表所示：二、自适应波束形成的最佳权矢量 一般来说，并不希望直接求解方程，其理由如下：①由于移动用户环境是时变的，所以权向量的解必须能及时更新；②由于估计最佳解需要的数据是含噪声的，所以希望使用一种更新
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2024-03-26 20:46:42
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1 批量归一化和残差网络 批量归一化是对每次训练或推理的数据作标准化操作。在训练时是用实际的计算的均值和标准差（近似,由于要防止分母为零，引入了一个极小量）。在推理时用移动平均法估算出的均值 和方差。 残差网络和dense网络的区别是，前者通过残差运算来实现输入和输出的融合，后者直接拼接输入变量到输出。残差网络不会改变输出的维度，但是dense网络会逐渐增加输出维度
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2024-10-11 20:32:14
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摘要: 心音，俗称“心跳声”众所周知，这是我们身体重要的生物信号之一，当我们跑完步，唱完首歌，会觉得心跳加快；当我们躺下静静听一首歌，看一本书，会觉得心境平和。随着生活条件的不断改变，心脏的疾病从各个方面威胁着人们的工作，学习，身体，生命，心音诊疗就可以作为诊疗中一个最直接的一个方法。在自然环境中采取到的人体的心音信号受到各个因素的影响而导致最终的结果距离真实数据偏差较大，心音信号的采集和预处理在
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2024-08-30 15:54:53
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老版本pytorch实现多维度傅里叶(Fourier Transform)变换在新版本pytorch中可以轻易实现多维度的傅里叶变换：x = torch.rand(10, 10, dtype=torch.complex64)
fftn = torch.fft.fftn(x)老版本中没有torch.fft.fftn()函数，因此需要进行函数嵌套实现x = torch.rand(10, 10, dty
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2023-07-27 14:48:32
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音频信号(Audio Signal)，泛指由人耳听到的各种声音之信号。基本特征：音量（Volume）：声音的大小称为音量，又称为力度，强度（intensity）或是能量（Energy）。音量越大，代表音频信号的波形振幅越大。音高（Pitch）：声音的基本频率（基频，Fundamental Frequency）。音色（Timber）：音频信号波形在每个周期内的变化，形成此声音的特质音色（主要是频谱特
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2023-12-26 16:42:48
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信号处理(signal processing) 是对各种类型的电信号，按各种预期的目的及要求进行加工过程的统称。对模拟信号的处理称为模拟信号处理，对数字信号的处理称为数字信号处理。所谓"信号处理"，就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理，以便抽取出有用信息的过程，它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。人们为了利用信号，就要对它进行处理。例如，电信号弱小时，需要对它进行放大；混有噪声
原创
2023-09-18 18:42:11
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一，能量和功率信号的能量：信号的功率：根据能量和功率是否有限，分为三种情况：有限能量+零功率（能量信号） 无穷能量+有限功率（功率信号） 无穷能量+无穷功率（非能量非功率信号）常见的，所有周期信号都是功率信号；所有有限数量的脉冲信号都是能量信号。...
原创
2021-12-25 18:20:57
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文章目录时域信号分析平稳性连续小波变换离散小波变换小波包变换应用后续 时域信号分析 时域信号的分析常常是基于相位、能量，甚至跨频率耦合实现的。 常见的时域信号分析方法为ERPS，即多通道脑波均值滤波，该方法需要注意的是需要进行基线标准化，将所有的数据放在同一个尺度上，使得任务相关活动与背景活动分隔开，更加趋向于正态分布。 但时域分析方法存在一定的缺点：抖动和非相位锁定的活动无法观测；可做的分析有
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2024-04-19 10:54:43
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