资源参考网络（博客和论文）！！！ 压缩感知原理传统数字信号采集Digital Data Acquisition：传统的数字信号采样定律就是有名的香农采样定理，又称那奎斯特采样定律，定理内容如下：为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。下图分别为在时域和空域上的数字化采集。 基于香农采用定理，我们来看看目前传统图像信号采集
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2024-01-03 22:16:01
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程：（1）将原信号进行FFT;（2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率；（3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linspace
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2024-07-31 16:47:16
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# Python信号下采样保留索引实现方法
## 引言
在Python编程中，信号下采样是一种常见的操作，它可以帮助我们降低信号的采样频率，减少数据量，同时保留重要的信息。本文将介绍如何使用Python实现信号下采样，并保留原始信号的索引。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面的表格展示了实现信号下采样并保留索引的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-09-27 04:51:16
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**题目：**已知一个连续时间信号其中：f0=1HZ，取最高有限带宽频率fm=5f0。分别显示原连续时间信号波形和3种情况下抽样信号的波形。并画出它们的幅频特性曲线，并对采样后的信号进行恢复。step1.绘制出采样信号 这部分相对简单，代码解释直接写在下面程序里。主要来说，通过for循环进行采样，采样后，根据采样频率间隔绘制出采样之后的离散信号。代码1%根据题目写出已知信息
f0=1;
fm=5*
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2024-09-05 10:10:37
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一、重采样、降采样、升采样重采样是时间序列频率转换的过程,Pandas中的resample函数用于各种频率的转换工作，高频率聚合到低频率称为降采样，而低频率转换为高频率为升采样1：重采样 resample方法的参数与说明见下表将间隔为天的频率转换为间隔为月的频率 w = pd.date_range(start = '2018/6/1',periods = 100,freq =
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2024-01-10 19:52:05
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本文讨论模拟信号的采样与重建。首先，我们关心的是模拟信号经过采样后是否会失掉一些信息；其次，由离散时间信号恢复成模拟信号应该具备哪些条件？对于等间隔采样，采样周期T是常数，T的倒数称为采样频率，记为fs，而其对应的角频率Ωs=2π/T=2πfs。下面讨论《MATLAB R2016a完全自学一本通》第446页示例，正弦序列x(t)=Asin(2πft+φ)的采样，其中幅度A=4、频率f=100、初始
# Python 如何对信号采样
信号采样是在数字信号处理中一个非常重要的步骤。它涉及将连续信号转化为离散信号，这样可以在计算机中进行进一步处理。在本文中，我们将探讨信号采样的基本概念、相关理论，以及如何使用 Python 进行信号采样的具体示例，确保逻辑清晰，结尾处总结清楚。
## 一、信号采样的基础概念
在信息处理领域，信号可以是时间上的音频波形、图像数据等。信号采样是指在特定时间间隔内
# Python 实现信号升采样指南
在数字信号处理（DSP）中，升采样是一种提升信号采样率的方法。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现信号升采样的过程。对于刚入行的小白开发者，下面的步骤将帮助你逐步掌握信号升采样的概念与实现方法。
## 实现升采样的流程
我们将通过以下几个步骤来实现信号的升采样。下面是整个过程的简要流。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 06:40:33
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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数字信号处理及python实现三抽样引起的混叠抽样的频域视图样本重建信号拟合正弦波线性与多项式内插理想低通滤波器 项目文件结构 test为测试文件，window为项目文件抽样引起的混叠def test_sample1(self):
signal = Signal()
f0 = 500
n = np.array(list(range(0, 23)))
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2023-09-26 16:52:52
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# Python 下采样实现指南
下采样是一种常用的数据处理技术，特别是在信号处理和图像处理的领域中。其目的是通过减少原始数据的样本数量来减小数据的大小。本文将带领您通过一个简单的步骤来学习如何在 Python 中实现下采样。
## 文章流程
在本文中，我们将采取以下步骤来实现下采样：
| 步骤 | 描述 |
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图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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河北稳控科技常用的振弦传感器分类及无线振弦采集仪的常见问题一.振弦传感器分类振动传感器的种类丰富，按照工作原理的不同，能分为电涡流式振动传感器、电感式振动传感器、电容式振动传感器、压电式振动传感器和电阻应变式振动传感器等。以下是这几种振动传感器的工作原理和用途。 1、电涡流式振动传感器电涡流式振动传感器是涡流效应为工作原理的振动式传感器，它属于非接触式传感器。电涡流式振动传感器是通过传感
# Python 采样信号归一化指导
归一化是信号处理中的一个重要步骤，旨在将信号的幅度调整到一个特定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这是因为不同信号的幅度差异可能会影响后续的处理效果，尤其是在数据分析和机器学习中。本文将带你了解如何使用 Python 来实现这一过程。
## 流程概述
下面是采样信号归一化的详细流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 07:33:29
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Z变换是针对于离散信号的变换，在计算机控制系统中我们常常先采样连续信号x(t)，得到离散信号x*(t)，然后对采样信号进行Z变换，把时域变为Z域。其意义之一在于离散控制系统传递函数可用Z域的函数来表示，进而确定元件或者系统的稳定性。Note：以下利用到的离散信号均用x*(t)表示，且认为其是x(t)经过采样之后得到的信号。并且认为t>=0时刻才有非0值，t<0时为0。Z变换的一个定义是
#1. 图像下采样和上采样的概念#无论是图像的上采样还是下采样都可以使用matlab中的imresize函数来实现，而这些操作在使用到图像金字塔的算法中，必然是不可或缺的操作步骤。需要指出的是，当我们对一幅图像先下采样再上采样回原尺寸，得到的结果就是原图像的低频成分了。下面简要介绍2者的概念。1.1 图像下采样图像下采样（subsampled）可以通俗地理解成缩小图像，又称为降采样（downsam
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2024-04-15 13:10:52
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