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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在XRD分析中，定性分析也就是进行物相检索。通过实验测量或理论计算，建立一个“已知物相的卡片库”，将所测样品的图谱与 PDF 卡片库中的“标准卡片”一一对照，就能检索出样品中的全部物相。一般来说，判断一个相是否存在有三个条件：（1）标准卡片中的峰位与测量峰的峰位是否匹 配；（2）标准卡片的峰强比与样品峰的峰强比要大致相同；（3）检索出来的物相包含的元素在样品中必须存在。那么接下来就让我们一起学习一
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2023-12-08 10:44:50
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# Python 绘制功率谱图
功率谱图是信号处理中的一种重要工具，用于显示信号在不同频率成分上的功率分布。通过功率谱图，我们可以分析信号的频率特性，识别噪声成分，甚至提取有用的信息。本文将介绍如何使用Python绘制功率谱图，并提供具体的代码示例。
## 什么是功率谱图？
功率谱图展示了一个信号在各个频率上的功率，这有助于我们了解信号的频率特征。功率谱通常是通过对信号进行傅里叶变换来获得的
colour-science是专门用来进行颜色空间计算的python模块，绘制CIE色度图用法十分简便。近来尝试了CIE 1976色度图的绘制，记录如下：安装python colour-science模块，用于绘制色域图git clone git://github.com/colour-science/colour.git
cd colour
conda activate back-mattin
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2024-04-21 21:34:53
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本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码，供大家参考，具体内容如下频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅#coding=gbk
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#依据快速傅里叶算法得到信号的频域
def test_fft():
sampling
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2024-06-18 16:42:45
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原理对于一个无限长序列x(n)，其傅里叶变换DTFT（也可称作离散时间傅里叶变换）及其反变换的定义式为： 但是在我们的分析处理过程中，只能分析处理离散化的信号，也即N点取样，对于一个长度为N的有限长序列x(n)，其离散傅里叶变换及其反变换的定义式为： 或者也可以写为 式中x(n)和X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对。长度为N的有限长序列x(n)，其离散傅里叶变换X(k)是一个有限长频域序列
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2024-10-13 12:08:53
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# 如何使用Java绘制扩谱图
## 一、流程概述
在进行Java绘制扩谱图之前，我们需要明确整个实现过程。下面是整个流程的简表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择合适的Java图形库 |
| 2 | 安装Java开发环境 |
| 3 | 创建Java项目 |
| 4 | 编写扩谱图绘制代码 |
| 5 | 运行与调试 |
原创
2024-10-10 05:08:05
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在我的 IT 生涯中，处理各种数据可视化任务是家常便饭，其中“语谱图”尤其引起了我的关注。对于需要对音频进行详细分析的场景，语谱图能够提供非常精确的视图，而 Python 提供了强大的工具来实现这一点。在本篇博文中，我将详细介绍如何使用 Python 生成语谱图的过程，以及在这个过程中所经历的种种挑战与收获。
### 背景定位
在过去的项目中，我发现音频数据的分析是一个技术痛点。尤其是在处理音
Main即使是一个打算被用作脚本的文件, 也应该是可导入的. 并且简单的导入不应该导致这个脚本的主功能(main functionality)被执行, 这是一种副作用. 主功能应该放在一个main()函数中.你的代码应该在执行主程序前总是检查 if __name__ == ‘__main__’分号不要在行尾加分号行长度每行不超过80个字符例外：在注释中，长的url要放在一行上# See detai
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2024-06-30 08:37:56
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1. 语谱图 spectrogram在音频、语音信号处理领域，我们需要将信号转换成对应的语谱图(spectrogram)，将语谱图上的数据作为信号的特征。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示该点的语音能量越强。2. 语谱图形成过程信号预加重对信号进行分帧加窗，进行STFT， 得到每帧信号的频谱图
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2023-12-28 23:38:51
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一、实验目的与要求了解频域变换过程，掌握频域变换特点熟练掌握频域滤波中常用的平滑和锐化滤波器，能够对不同要求的图像进行滤波处理，体会并正确评价滤波效果，了解不同滤波方式的使用场合，能够从理论上作出合理的解释。二、实验内容图像频域平滑（去噪）：使用自生成图像（包含白色区域，黑色区域，并且部分区域添加椒盐噪声），然后进行傅里叶变换，并且分别使用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低
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2024-04-10 15:59:52
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# 使用 Python 绘制雨滴谱
绘制雨滴谱通常用于信号处理和数据可视化，帮助我们更好地理解不同频率的能量分布。在这篇文章中，我会向你介绍如何使用 Python 来实现这一目标。下面是我们将要遵循的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
原创
2024-08-04 08:24:32
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# Python绘制功率谱：探索信号的频率成分
在信号处理领域，功率谱是一个非常重要的概念。它表示信号在各个频率上的功率分布。这对于理解和分析信号的特性非常有用，尤其在通信、音频处理和生物医学信号等领域。本文将介绍如何使用Python绘制功率谱，并提供相关的代码示例。
## 什么是功率谱？
功率谱是描述信号在频域内如何分布的一种方法。它显示了信号各频率成分的强度（即功率）。计算功率谱的常用方
# Python绘制功率谱
功率谱是信号处理中的一个重要工具，用于分析信号在频域中的能量分布。简而言之，功率谱可以帮助我们理解信号的频率特性。借助于Python，我们可以轻松地绘制出信号的功率谱，从而深入分析信号。
## 功率谱的定义
功率谱是信号的傅里叶变换的平方，它表示了信号在不同频率上的功率。通过功率谱，我们可以识别出信号的主要频率成分，为后续的信号分析和处理打下基础。
## 工具准
原创
2024-09-18 08:01:11
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功率谱估计的方法引言经典谱估计方法：现代谱估计方法AR模型谱估计传统谱估计BT法周期图法Barlette平均周期图法窗口处理法平均周期图修正的周期图求平均法(Welch法）现代谱估计经典谱估计的问题实现步骤模型选择AR模型谱估计自相关法Burg递推法协方差法修正协方差法最大熵谱估计特征分解法谱估计 引言在信号处理的很多场所，需要预先知道信号的功率谱密度，如维纳滤波器的设计，信号的功率谱和其自相关
文章目录一.配置语音箱二.绘制语谱图一.配置语音箱跳转这一篇文章有教程配置语音箱二.绘制语谱图测试代码：clear all; clc; close all;
原创
2022-06-09 00:15:52
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前言想写数据动态可视化很久了，但是网上竟然没有一份能直接用的代码，昨天终于狠下心来死啃了一波开发者文档搞定了这部分，贴一篇blog记录一下希望可以帮到你。思路动图的核心函数是matplotlib.animation.FuncAnimation，基本用法：anim = animation.funcanimation(fig, animate, init_func=init, frames=100,
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2023-08-07 20:55:49
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目录：1 LeNet2 AlexNet3 VGG4 GoogLeNet5 ResNet6 DenseNet7 Non-Local Networks8 Deformable Convolutional Networks9 Dilated Convolutional Networks10 SENETGITHUB(持续更新):liuyuemaicha/cnn_modelgithub.comgithub代
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2024-08-08 22:21:41
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XRD精修教程XRD 精修教程By Maolin Xiang本教程以FeCr O 样品的XRD 数据为例。2 4将FeCr O XRD 数据的txt 文件打开，删除前面的样品信息，只保留衍射角2 4度和对应峰值，并在数据home 位置加上数据行数，保存。如图一、二所示。图一 样品原始数据图二 数据更改后图二中，第一行为样品名称，可不写。第二行为数据行数，如本样品从10 度测量至90 度，每隔0.0
一、深入了解Python语言1.编程语言的发展：（1）机器语言：代码直接执行与CPU型号有关；（2）汇编语言：有助记符，汇编器，与CPU型号有关；（3）高级语言：接近人类语言，编译器，与CPU型号无关；（4）超级语言：具有强大的计算生态，集成开发。Python是目前唯一一种超级语言。2.Python特性：简洁性、通用性、生态性。二、Python基本图形绘制——turtle库的使用1.turtle库
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2023-05-29 17:29:28
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