目录 EMD算法的不足 EEMD算法的基本原理 EEMD和EMD性能对比 python实现EEMD案例 本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195EMD算法的不足 EMD算法能将原始信号不断进行分解，获取符合一定条件下的IMF分量。这些 IMF 分量之间的频率往往不同，这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。EMD 算法以其正交性、收敛性等特点被广泛用于信号处理等领域...
目录 功率谱简介 功率谱、能量谱、幅值谱之间的关系 功率谱python实现 本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195功率谱简介 功率谱图又叫功率谱密度图 功率谱是功率谱密度函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。它表示了信号功率随着频率的变化情况，即信号功率在频域的分布状况。 功率谱表示了信号功率随着频率的变化关系。常用于功率信号(区...
当创建如下所示的父类和子类时,为什么子类不会自动提取父类中的参数？ 我知道显式更好,但是我想知道这段代码在什么情况下…class testParent(object):def __init__(self,testParentParam1,testParentParam2):passclass testChild(testParent):def __init__(self,testParentParam1,testParentParam2,testChildParam1,testChildParam2):pass比这段代码更好…class testParent(object):def __init__(self,testParentParam1,testParent...
Python字符串截取时总是有些糊涂，从官网上找到一个图示，理解Python字符串是如何标记，的具体含义图示如下： +---+---+---+---+---+---+| P | y | t | h | o | n |+---+---+---+---+---+---+0 1 2 3 4 5 6 -6 -5 -4 -3 -2 -1 >>> word[:2] # character from the beginning to position 2 (excluded) Py >>> word[4:] # characters from position 4 (included) to the end on >>> word[-2:] # characters fro...
梅尔倒谱系数（MFCC）梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱， MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale：人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的，有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为单位的感知频域（简称梅尔频域），$f$是以$Hz$为单位的实际语音频...
什么是协程： 协程又称为微线程，是Python另外一种实现多任务的方式， 只是比线程更小占用更小的执行单元（理解为需要的资源）， 为啥是一个执行单元，因为自带CPU上下文； 通俗的理解： 在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量信息，然后切换到另外一个函数中运行，注意不是通过调用函数的方式实现，并且切换的次数和何时切换到原本函数都是开发者自己决定； 协程和线程的差异： 在实现多任务时，线程...
简单版本，按照李航的《统计学习方法》的思路编写 数据采用了著名的sklearn自带的iries数据，最优化求解采用了SGD算法。 预处理增加了标准化操作。 perceptron classifiercreated on 2019.9.14 author: vince import pandas import numpy import logging import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accurac...
让我们假设我有一个带有ar.shape =(n1,…,nN)的N维数组ar.是否有一个python模块允许在理论索引中评估ar？ 举个例子,假设：ar.shape =(3,4,5).然后我正在寻找一个函数f来做到这一点：结果= f(ar,[2.3,1.5,3.4])解决方法:来自scipy docs：scipy.interpolate.griddata：Interpolate unstructured N-dimensional data.
我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 导入函数库 #三大件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplo...
装饰器的原理就是利用《闭包函数》来实现，闭包函数的原理就是包含内层函数的return和外层环境变量：装饰器： 装饰器本质上是一个Python函数，其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值（return）也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。1 2 3 4 5 6 7 8 9先来看一个简单例子： def foo(): ????print('i am foo') 现在有一个新的...
1. 基本原理 在灰度图中，像素值的范围为[0, 255]，即共有256级灰度。在计算机中，我们使用8比特数来表示每一个像素值。因此可以提取出不同比特层面的灰度图。比特层面分层可用于图片压缩：只储存较高比特层（为什么使用较高层，而不是较低层？通过二进制转换，我们知道较高层在数值中的贡献更大）；如使用高四位比特层表示原有的八层比特平面。 2. 测试结果图源自skimage 3. 代码 1 def extract_bit_layer(input_image, layer_num...
1. 基本原理 对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理。通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状。下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例，阈值为平均值。 2. 测试结果图源自skimage 3. 代码 1 def contrast_stretch(input_image):2 3 对比度拉伸（此实现为阈值处理，阈值为均值）4 :param input_image: 输入图像5 :return: 对比图拉伸后的图像6 7 input_image_cp = np.copy(input_image) # 输...
1. 基本原理 灰度级分层通常用于突出感兴趣的特定灰度范围内的亮度。灰度级分层有两大基本方法。将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值为另外一个值（255）。 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值不变。2. 测试结果图源自skimage 3. 代码 1 def grayscale_layer(input_image, spotlight_range_min, spotlight_range_max, means):2 3 灰度级分层4 :param input_im...
##Django框架setting源码分析ENVIRONMENT_VARIABLE = "DJANGO_SETTINGS_MODULE" #这个是全局大字典 from django.conf import settings #第一步：查看django 全局setting源码入口class Settings(object): #第四步def __init__(self, settings_module): # BBS.settings# update this dict from global settings (but only for ALL_CAPS settings)for setting in dir(global_settings): # 拿到global_settings文件里面所有的变量名...
爬虫，即网络爬虫，我们可以把互联网就比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛，我们可以把网的节点比做一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面获取了其信息，节点间的连线可以比做网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，这样网站的数据就可以被抓取下来了。 1. 爬虫概述 可能上面的说明还...