- scipy.signal.welch参数详解
我有明珠一颗
EEGPython精修scipypython开发语言welch韦尔奇方法
scipy.signal.welch:defwelch(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=None,noverlap=None,nfft=None,detrend='constant',return_onesided=True,scaling='density',axis=-1,average='mean')x传入的信号数据。fs是信号的采集频率,即1s采集多少次,默认
- detrend去趋势函数的Matlab、Python与C实现
路痴导航员
其他matlabpythonc语言
文章目录趋势分量对频域分析的影响detrend去趋势函数(Matlab、Python)detrend的C语言实现趋势分量对频域分析的影响在对信号做频域分析时,如果有趋势项的存在,会对分析形成干扰。仿真一个有斜率的线性信号,仿真信号及其经过傅里叶转换后的频谱如下图(左图为时域图、右图为频域图)。由此可见斜坡信号中低频信号幅值较大,随着频率增加,幅值减小。我们再来仿真一个线性信号与正弦信号的叠加信号。
- EEG信号处理 --- 去基线
weixin_43881641
信号处理
去基线几种方式:1.matlab中内置函数detrend2.小波变换去除基线漂移wavelet3.零相位低通滤波4.零相位高通滤波
- 多种方法进行去基线处理
Dream_Bri
去噪去基线小波变换pythonmatplotlib去噪去基线
目录detrend函数去除基线多项式拟合原函数BEADS基线处理小波算法经验模态分解(EMD)参考detrend函数去除基线detrend函数只能用于去除线性趋势,对于非线性的无能为力。函数表达式:y=scipy.signal.detrend(x):从信号中删除线性趋势:x:含有基线干扰的信号;y:去除基线干扰后的信号。detrend去基线代码显示:fromscipyimportsignalimp
- 信号处理中去除基线(baseline)干扰的几种方法器
little nooop
信号处理matlab
某些数字信号中会含有基线干扰信号(低频噪音),会对信号分析产生不利影响,如图1所示。需要通过预处理消除信号基线。图1含有基线干扰的信号我总结了有以下几种利用matlab消除基线漂移的方法。detrend函数这是MATLAB内置系统函数,只能用于消除线性趋势(基线),不适用于消除非线性趋势,语法规则为:y=detrend(x)x:含有基线干扰的信号。y:去除基线干扰后的信号。y=detrend(x,
- 高通滤波去除基线漂移matlab,去基线漂移
钟宇腾
去除基线漂移有多种方法。1.matlab内置函数detrend不适合非线性的复杂信号2.小波变换去除基线漂移wavelet定义一个函数DeBaseline_Wavelet为去基漂函数functiony=DeBaseline_Wavelet(x)s=x;%获取要处理的信号,x是在上面.mat里的一个参数%整个信号的长度N=numel(s);%小波分解;maxlev=7;%分解6尺度7层wavenam
- 信号处理中简单实用的方法——消除趋势项
清泉_流响
python机器学习人工智能
最小二乘法拟合消除趋势项趋势项又分为线性趋势项和多项式趋势项,在许多实际信号获取后都有一些基线的漂移,这可能是采集系统引起的,也可能是信号本身引起的,但在信号处理之前要消除这种漂移,称为消除趋势项。在实际处理中,信号中的趋势项往往比较复杂。本次介绍最小二乘法拟合消除多项式的趋势项。消除趋势项函数在MATLAB的工具箱中已有消除线性趋势项的detrend函数;本次介绍以最小二乘法拟合消除趋势项的po
- Scipy信号分析处理(基线漂移、滤波)(笔记01)
月疯
【信号分析】
信号处理的知识:scipy.signal.detrend():从信号中删除线性趋势:fromscipyimportsignalimportmatplotlib.pyplotasplt=np.linspace(0,5,100)x=t+np.random.normal(size=100)pl.plot(t,x,linewidth=3)pl.plot(t,signal.detrend(x),linewi
- python短时傅里叶变换_短时傅里叶变换的python实现
weixin_39782752
python短时傅里叶变换
最近复现论文需要用到短时傅里叶变换的代码,在百度谷歌都找了一番,没有找到合适的代码,于是scipy文档内的stft()函数翻译了一遍。一、scipy.signal.stft函数介绍scipy.signal.stft(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,detrend=False,return_onesided=Tru
- scipy 短时傅里叶变化
weixin_30807779
python
原文链接https://www.cnblogs.com/hoojjack/p/9967298.html计算短时傅里叶变换(STFT)scipy.signal.stft(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,detrend=False,return_onesided=True,boundary='zeros',padde
- Python scipy 计算短时傅里叶变换(Short-time Fourier transforms)
不吃香菇666
信号处理
转载于:https://www.cnblogs.com/hoojjack/p/9967298.html计算短时傅里叶变换(STFT)scipy.signal.stft(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,detrend=False,return_onesided=True,boundary='zeros',padde
- scipy STFT
美环花子若野
scipy.signal.stfthttps://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.1/reference/generated/scipy.signal.stft.htmlscipy.signal.stft(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,detrend=False,return_one
- detrend
Rex_Diego
importcdms,sys,cdutil,genutil,MVf=cdms.open(sys.prefix+'/sample_data/clt.nc')s=f('clt')Makesureboundsarecorrect!cdutil.times.setTimeBoundsMonthly(s)RemoveACdep=cdutil.times.ANNUALCYCLE.departures(s)Wh
- python提取图片频谱_Python时频谱图
weixin_39783149
python提取图片频谱
Plotaspectrogram.Callsignature:specgram(x,NFFT=256,Fs=2,Fc=0,detrend=mlab.detrend_none,window=mlab.window_hanning,noverlap=128,cmap=None,xextent=None,pad_to=None,sides='default',scale_by_freq=None,mod
- 预计的数据分析流程以及一些问题
Iris_bysshqx17
fMRIUbuntu
1.数据预处理(到smooth)SPM12(去掉前10层,时间层校正,头动校正,功能像结构像对齐,结构像分割,Normalise到标准空间,Smooth)2.数据预处理之detrend和filter,回归掉CSF和WM的协变量,然后用Scrubbing(?)去头动伪迹GRETNA(大概需要整理一下文件夹的结构,所以这个软件需要的文件夹结构是怎样?)或者DPARSF或者REST,GRETNA使用sc
- python 绘制时频图 plt.specgram
Mr.Jcak
matplotlib
时频图以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值。在一幅图中表示信号的频率、幅度随时间的变化matplotlib.pyplot.specgram(x,NFFT=None,Fs=None,Fc=None,detrend=None,window=None,noverlap=None,cmap=None,xextent=None,pad_to=None,sides=None,scale_by_freq=N
- matplotlib.pyplot.psd函数学习及例程
Fenrir-L
matplotlib.pyplot.psd(x,NFFT=None,Fs=None,Fc=None,detrend=None,window=None,noverlap=None,pad_to=None,sides=None,scale_by_freq=None,return_line=None,*,data=None,**kwargs)Plotthepowerspectraldensity.绘制功
- python 绘制功率谱密度图 plt.psd
Mr.Jcak
python
功率谱密度图以横轴为频率,纵轴为功率密度,表示信号功率密度随着频率的变化情况python绘制功率谱密度:matplotlib.pyplot.psd(x,NFFT=256,Fs=2,Fc=0,detrend=mlab.detrend_none,window=mlab.window_hanning,noverlap=0,pad_to=None,sides='default',scale_by_freq
- 振动信号的预处理方法-detrend
雪花儿帅帅
MATLAB振动信号处理科研线性漂移技术相关
振动信号的预处理方法@去趋势项@五点三次平滑法1,去趋势项(detrending)在振动测试中采集到的振动信号数据,由于放大器随温度变化产生的零点漂移、传感器频率范围外低频性能的不稳定以及传感器周围的环境干扰等,往往会偏离基线,甚至偏离基线的大小还会随时间变化。偏离基线随时间变化的整个过程被称为信号的趋势项。趋势项直接影响信号的正确性,应该将其去除。常用的消除趋势项的方法是多项式最小二乘法。在MA
- 时间序列趋势项提取(Matlab…
AIHGF
MATLAB
原文地址:时间序列趋势项提取(Matlab)作者:我爱春秋matlab可以使用detrend函数去除时间序列x中的均值或线性趋势,这在FFT处理中尤其常用。格式:y=detrend(x)%消除时间序列中的线性趋势项y=detrend(x,'constant')%消除时间序列中的均值y=detrend(x,'linear',bp)%分段消除时间序列中的线性趋势项,bp为分段点向量如sig=[01-2
- matplotlib.pyplot.specgram函数学习
Fenrir-L
这个函数似乎可以直接用来画频谱图,而无需对数据先进行傅里叶变换,而是输入原始数据即可。先部分机翻,有时间再细翻matplotlib.pyplot.specgram(x,NFFT=None,Fs=None,Fc=None,detrend=None,window=None,noverlap=None,cmap=None,xextent=None,pad_to=None,sides=None,scale
- 使用Matlab对数据进行去趋势(detrend)
吕小猪不坏
MATLAB算法/方法
使用Matlab对数据进行去趋势(detrend)介绍去趋势(detrend)处理可以消除传感器在获取数据时产生的偏移对后期计算产生的影响。从数据中删除趋势可以将分析集中在数据趋势本身的波动上。但是,去趋势的意义取决于自己的研究的目的。方法数据去趋势,就是对数据减去一条最优(最小二乘)的拟合直线、平面或曲面,使去趋势后的数据均值为零。例子例子,采用Matlab自带例子示范去趋势过程。示例显示如何从
- 去基线漂移
Alex龙雅
去除基线漂移有多种方法。1.matlab内置函数detrend不适合非线性的复杂信号2.小波变换去除基线漂移wavelet定义一个函数DeBaseline_Wavelet为去基漂函数functiony=DeBaseline_Wavelet(x)s=x;%获取要处理的信号,x是在上面.mat里的一个参数%整个信号的长度N=numel(s);%小波分解;maxlev=7;%分解6尺度7层wavenam
- 基线漂移的几种方法
野狼位位
信号处理
原文链接:点击打开链接某些数字信号中会含有基线干扰信号(低频噪音),会对信号分析产生不利影响,如图1所示。需要通过预处理消除信号基线。(智能心电手环https://shop137138656.taobao.com/?spm=2013.1.1000126.d21.c3995851hkvlEt)图1含有基线干扰的信号我总结了有以下几种利用matlab消除基线漂移的方法。1.detrend函数这是MAT
- 三次插值dtrend
Rex_Diego
undef("poly3_yao");Detrend;x:arrayfunctionpoly3_yao(yao:numeric)localpoly3,sizes,Nyear,Nlat,Nlon,x1,x2,x3,x0,x,iLat,iLon,bbeginsizes=dimsizes(yao)Nyear=sizes(0)Nlat=sizes(1)Nlon=sizes(2)x1=fspan(0,Nye
- Fits~ Overview –Simulation-2
橡果
•Detrend(去除线性趋势)—从仿真,预测以及误差数据中移除线性趋势。此选项允许检查实际数据的变化是否仍然被仿真或预测输出所捕获。例如,你观察到你的仿真或预测数据偏离实际数据,但它们的变化似乎彼此一致。你可以通过消除仿真或预测数据的长趋势来检查这个假设。当选中detrend复选框时,将计算一个线性回归模型。且将从仿真数据中减去线性回归模型的输出。Detrend选项适用于FIR,F2P和PAR模
- Fits –Using Fit Analysis-simulation-2
橡果
•去除线性趋势—从仿真或预测数据以及错误数据中删除线性趋势。该选项允许检查实际输出数据的变化是否仍然被仿真或预测输出所捕获,否则输出模型就是不好的。当选中detrend复选框时,将计算线性回归模型,并从实际数据中减去由线性回归模型仿真的数据。目前线性回归模型不是为某个数据段计算的,而是为整个数据计算的。Detrend选项适用于FIR,F2P和PAR模型的输出。仿真窗口字段Segments(数据段)
- scipy.signal.spectrogram
竹风94
python
参考官方文档https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.spectrogram.htmlscipy.signal.spectrogram(x,fs=1.0,window=(‘tukey’,0.25),nperseg=None,noverlap=None,nfft=None,detrend=’constant’,
- Matlab小波包分解后如何求各频带信号的能量值?
不负韶华T
wavelet
clear;clc;n=3;wpname='db3';%[b,a]=butter(8,[5/10099/100]);%loada1_1-1;loadk301_1-4;%Data=filter(b,a,Data);Data=Data-mean(Data);Data=detrend(Data);wpt1=wpdec(Data,n,wpname);%对数据进行小波包分解fori=1:2^n%wpcoef
- matlab可以使用detrend函数去除时间序列x中的均值或线性趋势,这在FFT处理中尤其常用。
wy2ysh
matlabfft
matlab可以使用detrend函数去除时间序列x中的均值或线性趋势,这在FFT处理中尤其常用。格式:y=detrend(x)%消除时间序列中的线性趋势项y=detrend(x,'constant')%消除时间序列中的均值y=detrend(x,'linear',bp)%分段消除时间序列中的线性趋势项,bp为分段点向量如sig=[01-2101-210];%无线性趋势的信号trend=[0123
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f