这个思想是非常有价值的，这样操作会更容易在一个简单确定的环境中找到bug，然后再从更复杂的加上随机数学的代码寻找类似的bug。...我们认为Value的估计在金融上的应用是有问题的，除非你设置一个非常聪明的模型来定义收益回报。但是如果你没有深入研究透彻，使用收益或风险调整后的收益作为奖励，那么这是一个非常嘈杂的信号。...有趣的是，当我们研究由正弦波产生的价格时，Actor-Critic方法（近似于状态值）比pure policy好得多，但是一旦加入噪音更大的数据，它们似乎只会让事情变得更糟而不是更好。...我们认为在多股票环境中这一方式噪声过多了，但即使在单只股票正弦波的环境中也是一个不好的收益定义。Agent了解到最简单的赚钱方法是购买市场上涨最大的股票。 同样，可能有很多bug。...我们纯粹是为了好玩而编写了这段代码且没有编写测试，讲真，RL是一个极其需要测试的领域。每个bug都可能很糟糕，因为通常你不知道它是一个错误还是要求比你预期更复杂的系统。
scipy.fft 对比 scipy.fftpack 在查看 SciPy 文档时，您可能会遇到两个看起来非常相似的模块： scipy.fft scipy.fftpack 该scipy.fft模块较新，应该优先于...正弦波的 x 坐标在0和之间均匀分布DURATION，因此代码使用 NumPylinspace()来生成它们。它需要一个起始值、一个结束值和要生成的样本数。...一旦您获得了 Fourier transform 的结果值及其相应的频率，您就可以绘制它们： plt.plot(xf, np.abs(yf)) plt.show() 这段代码有趣的部分是您yf在绘制之前所做的处理...rfft()仍然会产生复杂的输出，因此绘制其结果的代码保持不变。但是，该图应如下所示，因为负频率将消失： [dux9kr9f9k.png?...请注意，DST 隐含的对称性会导致函数出现大幅跳跃。这些被称为不连续性，并在结果频谱中产生更多的高频分量。因此，除非您知道您的数据具有奇对称性，否则您应该使用 DCT 而不是 DST。
网站的BANNER 傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么傅里叶变换非常有用，以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。...简单周期波形拆分成两个正弦波的叠加 傅里叶变换可以让我们从一个复杂的波形里面，把构成这个波的单个正弦波分离出来。在这个例子中，你几乎可以通过“脑补”完成这一操作。 为什么？...随着我们加入越来越多的正弦波，叠加出的波形就越来越接近方波。 有限个谐波合成方波 在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。...周转圆 在开始时，我介绍了傅里叶变换可以将事物分成正弦波。但更酷的是，它产生的正弦波不仅仅是一般的正弦波，它们都是“三维”的正弦波。你可以称之为“复杂的”正弦曲线，或者，“螺旋”。...我在美国湾区的一家搜索引擎公司工作，在业余时间我喜欢制作这样的游戏和互动代码！ 作者Jez 这个网页是开源的，你可以查看GitHub上的代码！
这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么傅里叶变换非常有用，以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。就像下面这样： 我将为你解释这个动画是如何工作的，沿途为你详细地解释傅里叶变换！...傅里叶变换可以让我们从一个复杂的波形里面，把构成这个波的单个正弦波分离出来。在这个例子中，你几乎可以通过“脑补”完成这一操作。 为什么？事实证明，现实世界中的许多事物间的互相交互，都是基于正弦波。...在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。滑块滑到一半时，就有一些方波的样子了，但它看起来摇摆不定。加上更多小的正弦波，组合出的波形看起来就平坦了。...二、周转圆 在开始时，我介绍了傅里叶变换可以将事物分成正弦波。但更酷的是，它产生的正弦波不仅仅是一般的正弦波，它们都是“三维”的正弦波。你可以称之为“复杂的”正弦曲线，或者，“螺旋”。...傅里叶变换是一个非常强大的工具，因为将事物分解成不同频率是十分重要的分析方法。它们被用于许多领域，包括电路设计，移动网络信号，磁共振成像（MRI）和量子物理！
傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么傅里叶变换非常有用，以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。...傅里叶变换可以让我们从一个复杂的波形里面，把构成这个波的单个正弦波分离出来。在这个例子中，你几乎可以通过“脑补”完成这一操作。 为什么？事实证明，现实世界中的许多事物间的互相交互，都是基于正弦波。...在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。滑块滑到一半时，就有一些方波的样子了，但它看起来摇摆不定。加上更多小的正弦波，组合出的波形看起来就平坦了。...周转圆 在开始时，我介绍了傅里叶变换可以将事物分成正弦波。但更酷的是，它产生的正弦波不仅仅是一般的正弦波，它们都是“三维”的正弦波。你可以称之为“复杂的”正弦曲线，或者，“螺旋”。...傅里叶变换是一个非常强大的工具，因为将事物分解成不同频率是十分重要的分析方法。它们被用于许多领域，包括电路设计，移动网络信号，磁共振成像（MRI）和量子物理！ 编辑：于腾凯 校对：林亦霖
傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么，为什么傅里叶变换非常有用，以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。...傅里叶变换可以让我们从一个复杂的波形里面，把构成这个波的单个正弦波分离出来。在这个例子中，你几乎可以通过“脑补”完成这一操作。 为什么？事实证明，现实世界中的许多事物间的互相交互，都是基于正弦波。...在视觉上，你会注意到前几个正弦波的叠加可以在结果中产生最大差异。滑块滑到一半时，就有一些方波的样子了，但它看起来摇摆不定。加上更多小的正弦波，组合出的波形看起来就平坦了。...周转圆 在开始时，我介绍了傅里叶变换可以将事物分成正弦波。但更酷的是，它产生的正弦波不仅仅是一般的正弦波，它们都是“三维”的正弦波。你可以称之为“复杂的”正弦曲线，或者，“螺旋”。...傅里叶变换是一个非常强大的工具，因为将事物分解成不同频率是十分重要的分析方法。它们被用于许多领域，包括电路设计，移动网络信号，磁共振成像（MRI）和量子物理！
脉宽调制的分类方法有多种，如单极性与双极性,同步式与异步式，矩形波调制与正弦波调制等，单极性PWM控制法指在半个周期内载波只在一个方向变换，所得PWM波形也只在一个方向变化，而双极性PWM控制法在半个周期内载波在两个方向变化...方波的话就更简单了，非常简单的推勉电路就能做出来，但因为方波波形中从最高点突然跌到最低又到最高，其间的能量损失也是巨大的，并且如果机组容量很大，这种损失可能会导致机器本身损坏，因此方波系统通常而言，不会在很大的机组上出现...正常的正弦波波形很完美,没有方直的拐点和切角,而由晶体管开关电路产生的振荡波形因元件的非线性所致,无法产生圆滑的波形,也就不可能产生完美的正弦波.无奈,只能由电路来修整,使其更接近于正弦波.因此称模拟正弦波...[1619411072091-image.png] 对于参考时钟的输入，方波和正弦波有什么区别 需要参考时钟的地方包括ARM，DSP等处理器，他们用时钟作为其内部工作时钟（内部有倍频或锁相环），所以方波会更好一点...正弦波在噪声的影响下，相位准确度会变差，综上，好像参考时钟最好是方波，如果是正弦波，也是幅度尽量大一些，让边沿陡峭些。
老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）...如果我说我能用前面说的正弦曲线波叠加出一个带90度角的矩形波来，你会相信吗？你不会，就像当年的我一样。...我们看似不规律的事情反而是规律的正弦波在时域上的投影，而正弦波又是一个旋转的圆在直线上的投影。那么你的脑海中会产生一个什么画面呢？ ...在第二课最开始，我想先回答很多人的一个问题：傅里叶分析究竟是干什么用的？这段相对比较枯燥，已经知道了的同学可以直接跳到下一个分割线。 先说一个最直接的用途。...（这段有点难度，看不懂的可以直接跳过这段）微分方程的重要性不用我过多介绍了。各行各业都用的到。但是求解微分方程却是一件相当麻烦的事情。因为除了要计算加减乘除，还要计算微分积分。
这可能就参入噪音了，但也有可能是特定区间内有其他独特的特征对其产生了影响。如果出现这种情况，这个区间的违约率就没办法和其他区间直接对比了。...嘈杂特征的例子 抛弃相关性低的特征，这种做法在特征非常多、特征之间又充满相关性的情况下比较适用。这样可以减少过拟合，避免信息丢失。不过，别把太多重要的特征都丢掉了；否则模型的预测效果可能会大打折扣。...同时，你也不能用重要性来评价特征是否嘈杂，因为有些特征既非常重要，又嘈杂得不得了。 用与训练集不同时间段的数据来做测试集可能会比较好。这样就能看出来数据是不是随时间变化的了。...特征调试 查看Featexp的图表，可以帮助你通过以下两项操作来发现复杂特征工程代码中的错误： 零方差特征只展现一个区间 1、检查特征的人群分布是否正确。...理解为什么特征会泄漏 模型监控 由于featexp可计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它可以很容易地利用于模型监控。
在这里，我们将了解为什么使用简单的基础函数来解决复杂问题是一个强大的概念。 诸如xgboost之类的梯度提升算法是表格数据中表现最佳的模型之一。...comb的一个简单方法是使用单个正弦函数：我们可以改变正弦波的频率和幅度。...复杂的解决方案是从底层简单的基础函数中产生的紧急行为。 梯度提升中的梯度 梯度提升机器在每个子树之后如何计算残差进一步阐明了为什么弱学习器不是一个缺陷而是一个特征。...接下来，我们构造一个新的子树，产生一个结果，从而得到新的总预测̂ +。新的子树应该最小化̂ +与之间的损失。实质上，=−̂ 将给出我们完美的答案。...此外，使用小的子树确保我们连续的基础函数可以专门用于解决特定的挑战性观测。使用非常大的树会促使关注整体平均性能，而不是专注于较小的细节。
换句话说，电路将如何响应以下输入：图片由于假定电路是线性的，叠加原理表明总输出等于各个输入组件产生的输出之和。...如图 3 所示，与方波频率相同（本例中为 1 Hz）的正弦波非常适合方波，并且沿 x 轴呈现相同的过零。暂时不用担心这个正弦波的幅度是怎么选的。...总体而言，正弦波似乎无法赶上方波的突变。在这种情况下，单个正弦波似乎不是方波的可接受近似值。但是，如果我们添加另一个正弦分量会怎样？...因此，当将两个正弦波相加时，会创建一个过渡比单个正弦波更锐利的波形。然而，对于 0.1667 < t < 0.3333 和 0.6667 < t < 0.8333，两个正弦波具有相反的极性。...通过更尖锐的过渡和平坦的波峰和波谷，两个正弦波的总和可以产生更准确的表示（图 5）。图片这表明，通过添加更多具有适当幅度和频率的正弦分量，我们可以更好地逼近方波。
（将几个波浪组合在一起，形成复杂的形状） 1 不同函数之间的切换 在完成前面的教程之后，我们有一个基于线条的视图，并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。...1.5 委托 一个简单的if-else块适用于两个函数，但是如果要支持更多的函数时，它会变得难以处理。但如果可以使用一个变量来存储想要调用的方法的引用，那岂不是就非常方便了。...（一条非常长的线） 首先，显式地跟踪X坐标。正确的做法是在for循环中声明和递增一个x变量，就像i迭代器变量一样。为此，循环定义的声明部分和增量部分可以转换为逗号分隔的列表。 ?...但是首先，要给π定义一个局部常量，这样就不必一直写Mathf.PI这样的方式了。因为它经常用到，所以会简化我们的代码。 ? 创建一个使用X和Z作为输入的新函数，而不是调整现有的两个函数。...为了使代码易于阅读，这里将使用y变量并将其拆分为三行。 ? （每个维度单独的正弦波） 为什么使用*=0.5来取代/=2呢？ 这两种方法在数学上是等价的，但乘法指令比除法指令快。
换言之，产生指定代码的实际电压与代表该码的电压两者之间存在误差。一般来说，0.5LSB偏移加入到输入端便导致在理想过渡点上有正负0.5LSB的量化误差。...在实际中，偏移误差会使传递函数或模拟输入电压与对应数值输出代码间存在一个固定的偏移。通常计算偏移误差方法是测量第一个数字代码转换或“零”转换的电压，并将它与理论零点电压相比较。...每次增大输入电压都会得到一些转换代码，用这些代码的和算出一个平均值，测量产生这些平均转换代码的输入电压，计算出器件偏移和增益。...电压抖动法和代码平均法类似，不同的是它采用了一个动态反馈回路控制器件输入电压，根据转换代码和预期代码的差对输入电压进行增减调整，直到两代码之间的差值为零，当预期转换代码接近输入电压或在转换点附近变化时，...SFDR在一些需要最大转换器动态范围的通信系统中非常重要。 无杂散动态范围表明模数转换器在输入大信号的同时所能检测到的最小信号的能力，这也是实际应用中的一个非常重要的性能参数。
这可能就参入噪音了，但也有可能是特定区间内有其他独特的特征对其产生了影响。如果出现这种情况，这个区间的违约率就没办法和其他区间直接对比了。...嘈杂特征的例子 抛弃相关性低的特征，这种做法在特征非常多、特征之间又充满相关性的情况下比较适用。这样可以减少过拟合，避免信息丢失。不过，别把太多重要的特征都丢掉了；否则模型的预测效果可能会大打折扣。...同时，你也不能用重要性来评价特征是否嘈杂，因为有些特征既非常重要，又嘈杂得不得了。 用与训练集不同时间段的数据来做测试集可能会比较好。这样就能看出来数据是不是随时间变化的了。...特征调试 查看Featexp的图表，可以帮助你通过以下两项操作来发现复杂特征工程代码中的错误： ? 零方差特征只展现一个区间 1、检查特征的人群分布是否正确。...理解为什么特征会泄漏 模型监控 由于featexp可计算两个数据集之间的趋势相关性，因此它可以很容易地利用于模型监控。
print("在这个游戏中，你将扮演一个勇敢的英雄，探索一个危机四伏的世界。") print("你的决定将决定你的命运。祝你好运！")...你发现了一个宝箱！") treasure_chest() else: print("无效的输入。请重新输入。")...用Python表白这段代码首先导入了numpy和matplotlib.pyplot库。然后，我们创建了一个在0到2π之间均匀分布的一维数组t。接下来，我们使用t来计算爱心曲线的x和y坐标。...用Python画正弦波这段代码创建了一个简单的动画。它显示了一个正弦波的动态变化。每一帧都会稍微改变波的位置，从而产生一种波浪动起来的效果。...用Python画二维路径图这段代码生成了一个二维随机漫步的可视化。在每一步，漫步者都随机地向上、下、左或右移动一步。随着步数的增加，您可以看到漫步者的路径如何在二维空间中发展。
当磁铁绕线圈旋转或线圈绕磁场旋转时，会产生交流电流或电压。当在示波器或任何其他类似设备上观察时，磁铁或线圈的旋转会导致电压（或电流）方向和大小的周期性变化，从而导致某种波的产生。...方波形式可以很容易地用简单的电路产生。...所有用于表示 AC 的波形都有一些共同点，那就是方向和幅度的周期性变化，这使得“周期”成为 AC 波形的一个非常重要的属性。...图片 2.频率和周期 线圈或磁铁连续旋转意味着在第一次完全旋转后波形会重复自身，这意味着我们可以选择一个点而不管它在波形上的位置并将其用作一种标记。...每当波在重复自身后到达这个特定点时，就说波已经经历了一个完整的周期，并且随着波形不断重复自身，完整周期的数量会增加。
手敲0和1，100%恢复古早代码 软盘通常以模拟信号的方式存储数据。 这里面存储的模拟信号，用的是最原始的FM调制（频率调制）。 也就是说，它所存储的信号0和1，分别会以不同的波形频率表示。 ?...（但信号为1时，波形会呈现一个完整的周期，起始点和终点的值是非常接近的） 有网友给出了简单的判断方法：一个周期过去，如果信号值变化很大，则代表0；如果信号值几乎不变，则代表1。 ?...据Chris Evans介绍，代表0的正弦波信号，是8μs一个周期；而代表1的正弦波信号，则是4μs一个周期。 这种情况下，用Greaseweazle等“现代设备”直接读取数据，会出现一个问题。...这是Evans和Pemberton还原的其中一个凹痕的信号，显然中间那部分，信号振幅（图中信号的强度）丢失得非常厉害，还自带噪音。 ? 其中一种方法是，多用几种不同的软盘驱动器试试。...Evans还是漏洞赏金平台HackerOne的成立顾问。 现在，据老哥自己说，他处在“半退休”状态。 ? 最后的最后，你是否也对80年代的游戏代码长啥样产生了好奇？
（您把教材写得好玩一点会怎么样吗？会怎么样吗？） 所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析，有可能的话高中生都能看懂的那种。...我们看似不规律的事情反而是规律的正弦波在时域上的投影，而正弦波又是一个旋转的圆在直线上的投影。那么你的脑海中会产生一个什么画面呢？...这一章的关键词是：从下面看。 在这一章最开始，我想先回答很多人的一个问题：傅里叶分析究竟是干什么用的？这段相对比较枯燥，已经知道了的同学可以直接跳到下一个分割线。 先说一个最直接的用途。...（这段有点难度，看不懂的可以直接跳过这段）微分方程的重要性不用我过多介绍了。各行各业都用的到。但是求解微分方程却是一件相当麻烦的事情。因为除了要计算加减乘除，还要计算微分积分。...在大革命期间，傅里叶以热心地方事务而知名，而且是一个非常有正义感的人。他替当时恐怖行为的受害者申辩，结果因此被捕入狱。出狱后，他曾就读于巴黎师范学校，虽为期甚短，其数学才华却给人以深刻印象。
老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？）...我们看似不规律的事情反而是规律的正弦波在时域上的投影，而正弦波又是一个旋转的圆在直线上的投影。那么你的脑海中会产生一个什么画面呢？...这一章的关键词是：从下面看。 在这一章最开始，我想先回答很多人的一个问题：傅里叶分析究竟是干什么用的？这段相对比较枯燥，已经知道了的同学可以直接跳到下一个分割线。 先说一个最直接的用途。...（这段有点难度，看不懂的可以直接跳过这段）微分方程的重要性不用我过多介绍了。各行各业都用的到。但是求解微分方程却是一件相当麻烦的事情。因为除了要计算加减乘除，还要计算微分积分。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
（结合不同的波形来创建复杂的表面） 1 函数库 完成上一教程后，我们将获得了一个由点组成的视图，该视图显示了在播放模式下的正弦波动画。当然也可以显示其他数学函数。你可以更改代码，功能也会随之更改。...现在，我们可以使用其x和t参数将用于计算正弦波的代码放入方法中。 ? 最后一步是明确指出该方法的结果。由于这是一个float方法，完成后必须返回一个float。...现在，使用此函数代替Graph.Update中的Wave，看看它是什么样子。 ? ? （两个正弦波的和） 你可以理解为一个较小的正弦波跟在一个较大的正弦波后面。...1.6 Ripple 函数 现在，向库中添加第三个函数，该函数会产生类似波纹的效果。我们通过使正弦波远离原点移动而不是始终沿相同方向传播来创建它。通过以距中心的距离（X的绝对值）为基础来进行此操作。...（自相交的主轴环） 因为我们把球体分开了半个单位，这就产生了一个自交的形状，被称为主轴环面。如果我们把它分开一个单位，我们会得到一个不会自相交的环面，但也不会有洞，这被称为角环面。
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