1 前言STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ ) 是以LOSS 作为平滑方式的时间序列分解 2.1 主体流程中展示了一张STL方法内循环的流程图，我觉得说得蛮好的，附上方便理解 STL分为内循环（inner loop
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2023-10-21 09:03:19
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p导语：上次发过一篇关于“python打造电子琴”的文章，从阅读量来看，我们公众号的粉丝里面还是有很多对音乐感兴趣的朋友的。于是，今天我们也发一个与音乐相关的推送。学过笛子，洞箫的朋友都知道，弹奏音乐的时候我们要按照简谱演奏。因为关于乐曲的信息全部在简谱里面。音调，音量，节奏。这些都是演奏音乐是最重要的元素。今天，作为技术人。我们就用python爬虫批量下载简谱图片。开发工具：python3.6.
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2023-10-19 22:51:15
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信号的分解 -------“重剑无锋，大巧不工” 信号的分解方式很多，大家最常用也最熟知的就是傅里叶变换了，然而有很多非常基础的分解方式往往不为人所知。他们的目的都是以某种方法去完
一、为什么要用EMD在信号处理方面我们了解了时域处理方法（如有效值、峭度）、频域处理方法（如频谱、功率谱）以及一些时频域处理方法。时域和频域有各种的优势和适用范围，就不多说了，EMD（Empirical Mode Decomposition）作为时频域的处理方法，相对于同样是时频域方法的小波分析有什么好处呢？EMD最显著的特点，就是其克服了基函数无自适应性的问题。啥意思呢？回忆小波分析部分的内容，
矩阵分析之 实矩阵分解（5）总结前言特征分解（谱分解）SVD分解LU和PLU分解Cholesky分解（LLT，LDLT分解）满秩分解QR分解使用场景推荐 前言之前的四篇内容分别介绍了特征分解，SVD分解，LU和PLU分解，Cholesky分解，满秩分解和QR分解，现在来进行总结。特征分解（谱分解）对于n阶方阵A，如果具有n个线性无关的特征向量，则可以进行特征分解： 其中，是的特征向量组成的矩阵，
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
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2022-11-24 16:28:07
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简介Pyts库针对时间序列的分解，只有一种算法，即奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis），它能将时间序列分解为趋势和噪音两部分，它的名字的由来和奇异值分解有关，实际上SSA的实质就是将协方差矩阵进行奇异值分解（singular value decomposition），再对得到的奇异值进行谱分析变换，所以它的算法包含以下过程（由于比较复杂，此处简要叙述重点，如需详情请自
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2023-11-02 08:26:24
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵
原创
2021-10-16 13:30:37
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23973R语言是一门非常方便的数据分析语言，它内置了许多处理矩阵的方法。作为数据分析的一部分，我们要在有价证券矩阵
原创
2021-10-16 13:29:21
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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
如何得到信号的幅度谱和相位谱1 奈奎斯特采样率2 fftshift说明3 频谱图的横坐标如何和真实的频率对应4 频谱图的纵坐标如何和真实的幅度值对应5 源代码6 仿真结果 1 奈奎斯特采样率 如果想要不失真的恢复原基带信号，则采样频率要大于最高频率的两倍，该采样频率被称为奈奎斯特采样率。采样率越高，则采样周期越小，则信号越平滑。但是采样率不是
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2023-11-07 00:47:45
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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
LU分解概念：假定我们能把矩阵A写成下列两个矩阵相乘的形式：A=LU，其中L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。这样我们可以把线性方程组Ax= b写成Ax= (LU)x = L(Ux) = b。令Ux = y，则原线性方程组Ax = b可首先求解向量y 使Ly = b，然后求解 Ux = y，从而达到求解线性方程组Ax= b的目的。LU分解的基本思想将系数矩阵A转变成等价的两个矩阵L和U的乘积，其中L和
信号与线性系统翻转课堂笔记8——周期性信号的频谱The Flipped Classroom8 of Signals and Linear Systems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著一、要点（1，重点）周期信号频谱的概念及其物理意义； （2，重点）周期矩形脉冲频谱的形状和特点，了解取样函数及其特点，掌握周期和脉冲宽度变化对周期矩形脉冲频谱的影响； （3）频带宽度
本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用1. 目标函数：1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph regularization的NMF（根据manifold learning 和 sp
学习总结文章目录学习总结一、三角分解（LU分解）1.1 高斯消元1.2 LU分解原理1.3 LU分解python代码1.4 LU分解算法二
原创
2022-08-25 10:40:13
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1、对实测载荷—时间历程进行统计计数（雨流计数法），得到应力幅值、均值及其频次。 2、分别对幅值和均值的频次进行统计，对它们的概率分布特征进行假设检验，得出最佳的拟合分布函数，最后再考虑两者之间的相关性。对于载荷随机变量的幅值或均值，它们一般服从正态分布、对数正态分布或威布尔分布。因此，根据实测载荷 ...
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2021-11-01 19:04:00
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VMD确定分解个数K1. VMD基础概念变模态分解（variational mode decomposition，VMD） 将一个时间序列f分解成k个具有固定中心频率ω_k的模态分量u_k (t)，并使每个模态量的频率估计带宽之和最小。对各模态分量进行Hilbert变换得到其单边频谱，通过混合一估计中心频率，将各分量的单边频谱调制到基频带，再经过对解调信号梯度的L2正则化进行高斯平滑估计，得到风功
分解（一） 输入自然数n（n<100），输出所有和的形式。不能重复。如：4=1+1+2；4=1+2+1;4=2+1+1 属于一种分解形式。样例输入：7输出：1:7=1+62:7=1+1+53:7=1+1+1+44:7=1+1+1+1+35:7=1+1+1+1+1+26:7=1+1+1+1+1+1+1
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2021-05-29 18:40:35
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