注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Python_验证采样定理.py

  2. Python_验证采样定理 利用傅里叶变换与反变换进行抽样与还原, 验证采样定理. ①原频率固定采样频率改变 ②采样频率固定原频率改变

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：Vaine0

  1. Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT）

  2. 本文介绍了Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT），分享给大家，具体如下： 这里做一下记录，关于FFT就不做介绍了，直接贴上代码，有详细注释的了： import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft import matplotlib.pyplot as plt import seaborn #采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，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1400赫兹（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：weixin_38730331

  1. Python验证采样定理

  2. Python验证采样定理验证采样定理采样定理主要流程代码主函数Change_fs()Change_f0()完整代码 验证采样定理 采样定理 自行百度 主要流程 在同一图上画出原波形, 抽样点和抽样还原后波形, 并将不同原频率和采样频率动态更新. 代码 主函数 先设置基本参数 f0 #原函数频率 fs #抽样频率 t #横坐标时间 Change_fs() #fs变化时还原函数的变化 Change_f0() #f0变化时还原函数的变化 def main(): #输入基本参数 f0_Lis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38741531

  1. 北邮电子院专业实验一实验报告.docx

  2. 北邮电子院专业实验一实验报告，实验有采样定理，FFT和爬取东方财富网的一些数据并存入mysql数据库中，通过python实现

  3. 所属分类：讲义

  1. ssht:快速准确的自旋球谐函数变换-源码

  2. SSHT：快速自旋球谐变换 描述 SSHT代码基于得出的球面上的采样定理，提供了执行快速而精确的自旋球谐函数变换的功能。 安装 python包pyssht在上可用，可以通过以下方式安装： pip install pyssht C软件包可以与和一起安装。 两者都可以使用pip安装： pip install conan cmake 然后可以使用以下命令编译SSHT ： git clone https://github.com/astro-informatics/ssht.git mkdi

  3. 所属分类：其它

  1. 概率与统计：从理论上讲并使用Python编程语言的概率与统计-源码

  2. 概率统计 关于如何可视化，理解和推理概率和统计概念的指南/注释。 话题： 概论 统计简介 集概述 计数原理 组合学 离散概率 条件概率与贝叶斯规则 随机变量，期望，方差和相关性 普通分销家庭 连续分布 概率不等式，集中度和极限定理 回归 采样，参数估计和置信区间 假设检验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_42140716

  1. pyross：PyRoss：Python中流行病学模型的推断，预测和优化控制-http://pyross.readthedocs.io-源码

  2. PyRoss：Python中流行病模型的推断，预测和优化控制 | | | | | | | 关于 是一个数字图书馆，为结构化流行病学隔间模型的推断，预测和非药物干预提供了一个集成平台。 用户可以通过Python字典定义任意复杂度的隔离专区模型。 该库预先定义了最常见的流行病学模型和几种不常见的流行病学模型。 模型可以包括阶段允许非指数分布房室停留时间。 当前，包括具有多种疾病状态（暴露，无症状，症状等）的模型，并且可以按年龄和客观医学状态（住院，重症监护病房等）进一步划分模型。 隔离框架支持疾

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. Python利用FFT进行简单滤波的实现

  2. 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(0,1,1400) #设置需要采样的信号，频率分量有180，390和600 y=2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：weixin_38560797

  1. 用Python实现DFT并绘制功率谱

  2. 知识背景：傅里叶变换可以分为连续傅里叶变化和离散傅里叶变换，分别是FT,FS,DTFT,DTFS。其中DTFT是我们常说的离散时间傅里叶变换，但这种变换并不一定能够由计算机进行处理，因为对于非周期信号来说其谱一般是连续谱，这样就无法由计算机完成了。所以DFT就出现了，我们知道DTFT是以2π为周期的，我们一般只需要取其主值（可以看作取一个完整的周期）进行分析，如果对DTFT在0到2π内均匀尽行采样的话得到的结果就一定是离散的，如果我们的采样是遵循一定规则的那就可以用采样后的谱完整的恢复原信号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_38701312