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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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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# 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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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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# 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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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标检测识别技术在军事和民用等领域都发挥着重要作用。SAR图像由于存在透视收缩、叠掩、阴影等几何特点,在图像检测识别上存在许多困难。另一方面,由于SAR图像本身数据量大以及检测识别算法运算复杂等因素,进一步增大了SAR图像检测识别实时处理的难度。
原创
2022-09-13 11:06:36
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本文已经通过实验和数值研究了飞秒脉冲在Kerr介质中的传播。Kerr材料中的非线性传播导致光学图案和细丝的形成[1
原创
2022-09-04 00:34:01
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一、概述ISP(Image Signal Processor)， 即图像信号处理， 主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理， 依赖于 ISP 才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节。 Cmos YUV sensor 的 ISP 处理流程如图所示：景物通过 Lens 生成的光学图像投射到 sensor 表面上， 经过光电转换为模拟电信号， 消噪声后经过 A/D 转换后变为数字图像信号，
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2023-11-28 22:11:03
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目录：1 概述２现代数字信号处理器的特点和发展趋势３数字信号处理在医学领域的应用原文：1 概述数字信号处理(Digital Signal Processing，简称ＤＳＰ)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。２０世纪６０年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。数字信号
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2023-10-09 20:36:23
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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
振动信号的平滑处理一般来说,数据采集器得到的振动信号会包含有噪声成分。这些噪声信号主要包括:无规律的随机干扰信号和其它周期性的高频干扰信号等。由于随机干扰信号与正常信号相比,其频带更宽,因而所采集的离散的振动信号数据曲线上就会出现很多毛刺,这些毛刺为干拢信号的表现形式。这时我们就需要对数据进行平滑处理,使曲线更加光滑,从而减小干拢信号对真实数据的影响。而且,数据平滑处理还可以被用来消除信号不规则趋
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2024-01-29 01:40:03
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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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概念django自带一套信号机制来帮助我们在框架的不同位置之间传递信息。也就是说，当某一事件发生时，信号系统可以允许一个或多个发送者(senders)将通知或信号(signals)发送给一组接受者(receivers)。(感觉就很像Qt的信号与槽机制)信号系统包含以下三要素：发送者－信号的发出方信号－信号本身接收者－信号的接受者Django内置了一整套信号，下面是一些比较常用的：在ORM模型的sa
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2024-06-18 10:30:33
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十五种常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡,不对中,偏心转子,弯曲轴,机械松动,转子摩擦,共振,皮带和皮带轮,流体动力激振,拍振,偏心转子,电机,齿轮故障,滚动轴承,滑动轴承一、不平衡不平衡故障症状特征： 振动主频率等于转子转速； 径向振动占优势； 振动相位稳定； 振动随转速平方变化； 振动相位偏移方向与测量方向成正比。1、力偶不平衡力偶不平衡症状特征： 同一轴上相位差180°； 存在1X转速频率
一、卷积码(convolution code)卷积码是一种差错控制编码，由P.Elias于1955年发明。因为数据与二进制多项式滑动相关故称卷积码。卷积码在通信系统中应用广泛，如IS-95，TD-SCDMA，WCDMA，IEEE 802.11及卫星等系统中均使用了卷积码。以（n,k,m）或者（n,k,L）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组
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2024-07-25 09:28:39
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1 简介针对"语音信号处理"课程的特点,将MATLAB语言引入课程,介绍了一款语音信号处理教学演示平台.该平台能够很好地帮助学生理解和掌握课程的基本原理和基本分析方法.2 部分代码function varargout = untitledb(varargin)% UNTITLEDB MATLAB code for untitledb.fig% UNTITLEDB, by itself,
原创
2021-11-21 00:01:31
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基于MATLAB的语音信号采集与处理 基于MATLAB的语音信号采集与处理 1.理论原理 利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。语音信号的“ 短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知
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2023-11-15 19:25:59
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在信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种重要的技术，能够高效地分析频率成分。然而，在使用 FFT 处理信号时，我们可能会遇到一些问题。本文将通过一个实际案例，详细记录如何解决“FFT变换 python 代码 信号处理”过程中的问题。
### 用户场景还原
假设我们正在开发一个音频处理应用，应用功能包括噪声消除和声音增强。用户预期能够通过 FFT 技术实时分析和处理音频信号。以下是时间线事件
