写在前面数值法求解最优控制问题（二）——打靶法介绍了两种不同配点思路的直接法，一种是打靶法，一种是配点法，本篇文章介绍配点法。配点法中又包含欧拉法；Runge-Kutta 法；Hermit-Simpson 法；伪谱法（pseudospectral method）。伪谱法因其计算效率和计算精度上的优势、良好的收敛性以及较低的初值敏感度在最优控制领域求解算法中倍受关注。整个最优控制中直接法的分类可见下
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2024-11-02 06:53:00
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一、参数陷阱在使用默认参数时，可能碰见下列情况def show_args_trap(i, li = []):
li.append(100)
li[i] = 101
print(li)
show_args_trap(0)
show_args_trap(1)
show_args_trap(2)
# 显示结果为：
# [101]
# [101, 101]
# [101, 101,
# Python伪谱法声波方程实现教程
## 概述
在本教程中，我们将学习如何用Python实现伪谱法声波方程。伪谱法是一种数值计算方法，用于求解偏微分方程。声波方程描述了声波在介质中的传播规律。通过本教程，你将掌握如何使用Python编写代码，模拟声波在介质中的传播过程。
## 整体流程
下面是实现“Python伪谱法声波方程”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-02-23 07:18:04
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出处-类目-编号1.问题描述：由于radau离散化之后的非线性方程组非常复杂，直接使用MATLAB自带
原创
2022-10-10 15:52:27
218阅读
# 如何用Python求解功率谱
在信号处理和分析中，功率谱是一种重要的工具，可以帮助我们理解信号的频率特性。本文将带你一步一步地实现一个简单的功率谱计算方法，使用Python语言。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确几个步骤。下面的表格总结了实现功率谱计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-03 06:27:00
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# 使用Python计算功率谱的周期
在信号处理和时域分析中，功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）是非常重要的工具。它可以帮助我们理解信号的频率成分。在本教程中，我们将通过Python来实现功率谱方法计算周期的流程。以下是整个流程的步骤。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
原创
2024-09-08 04:02:19
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轨迹仿真计算 一、高斯伪谱法核心原理 1. 数学建模框架 将连续时间最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）： 通过Legendre-Gauss节点离散化，将动力学方程映射为代数约束。 2. 关键步骤 ...
如何用Python制作一个简易计算器在这个教程中，我们将学习如何使用Python来制作一个简易计算器。首先，我们需要导入Tkinter模块。Tkinter是Python的一个标准GUI库，我们用它来创建我们的计算器的图形界面。 ```python from tkinter import *
```
接下来，我们需要创建一个窗口，我们可以通过Tk()函数来实现。
```python windo
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
139阅读
目录前言信号功率谱密度（Power Spectral Density）计算基于 FFT 计算功率谱密度基于 scipy.signal.welch 计算功率谱密度基于 mne.time_frequency.psd_array_multitaper 计算功率谱密度特定频带绝对功率（Absolute Power）、相对功率(Relative Power)计算References 前言 &nb
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2024-07-23 10:46:38
154阅读
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
112阅读
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
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：
AR模型方法信号的功率谱python
在数据分析和信号处理领域，使用自回归（AR）模型来估计信号的功率谱是非常普遍的一种方法。尤其在时间序列分析中，AR模型能够有效捕捉数据的趋势和季节性变化。当我面临分析一组复杂的信号时，遇到如何利用AR模型在Python中计算信号的功率谱这个问题。用户在反馈中指出：
> “我在使用AR模型时，总是无法从信号中提取出有效的功率谱，虽然我已经尝试过多种方法，但无
Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。Python的优点：（1）Python的语法清晰；（2）易于操作纯文本文件；（3）使用广泛，存在大量的开发文档。Python被称为是可执行伪代码。Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程，则可使用这些数据类型。Python语言处理
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2023-05-27 14:54:50
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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
161阅读
谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。 邻接矩阵W，它是由任意两点之间的权重值wij组成的矩阵。
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2024-01-04 13:47:34
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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
