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【数字信号处理】相关函数 ( 周期信号 | 周期信号的自相关函数 )

文章目录 一、周期信号 二、周期信号的自相关函数 一、周期信号 ---- 信号 根据 " 周期性 " 进行分类 , 可以分为 " 周期信号 " 和 " 非周期信号 " ; 周期信号 : 信号 有周期规律..., 如 : 正弦波信号 ; 非周期信号 : 信号 没有周期规律 , 如 : 噪声信号 ; 二、周期信号的自相关函数 ---- x(n) 是 " 周期信号 " , 周期为 N , 则...sum_{n = 0}^{N-1}x^*(n)x(n+m + N) \\\\\\ \color{OliveGreen} & = & r_x(m + N) \end{array} 根据上述式子推导 , 周期信号的..." 自相关函数 " 具有 周期性 , 并且该 " 自相关函数 " 周期也是 N ; 周期函数 能量 , 无限个周期 求和取平均 , 与 一个周期 求和取平均 的值是相等的 ; 因此 , " 周期信号..." 的 " 自先关函数 " , 也可以使用如下表示 : r_x(m) = \cfrac{1}{N}\sum_{n = 0}^{N-1}x^*(n)x(n+m) 在 " 噪声 " 中检测 " 信号 "

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【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列示例 2 | 模拟信号周期 | 数字信号周期 | 在 a 个模拟信号周期内采集 b 个数字信号采样 )

① 正弦函数周期 : \sin 正弦函数 的周期是 2\pi ; sin (\phi) = sin(\phi + 2k\pi) 代入到周期序列中 : \widetilde x(n) = sin...\widetilde x(n) = sin (\cfrac{3 \pi }{8} (n + N)) = sin(\cfrac{3 \pi n}{8} + 2k\pi) 直接对比 \sin 函数中的参数...N= 16, k = 3 其含义是 3 个 \sin 模拟周期 内采集了 16 个样本 ; 3 个模拟周期 等于一个 数字周期 ; 计算 k 的值 : 数字角频率 \omega...\cfrac{\pi }{4} , \Omega = 2\pi f_0 , 其中 f_0 是模拟频率 , 没有单位 , f_0 = \cfrac{T}{T_0} , 其中 T_0 是模拟信号...{8} = 2\pi \cfrac{T}{T_0} 16T = 3T_0 也就是说 在 3 个模拟型号 \sin 周期中 , 至少要采集 16 个数字样本 ; 下图的 \sin 函数中的

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【数字信号处理】周期延拓 ( 周期延拓示例 )

文章目录 一、周期延拓示例 一、周期延拓示例 ---- 给定有限序列 : x(n) = \{3,4,5,6,7\}_{[-1,3]} 该 有限序列 不是 " 典型有限序列 " , 其 范围是 -1...~ 3 , 不是从 0 开始的 ; 以 周期 L = 3 将该 非周期序列 进行 周期延拓 操作 , 变为 周期序列 ; 周期延拓 公式如下 : \widetilde x(n) = \sum...^{+\infty} _{i = -\infty} x(n - iL) 引入 组织序列 : 将 非周期序列 通过 周期延拓 , 转成的 周期序列 中 , 有无限个周期 , 这里不需要逐个平移 , 只要写出该...周期序列 的公式即可 , 只需要关心 组织序列 即可 ; 在公式 \widetilde x(n) = \sum ^{+\infty} _{i = -\infty} x(n - iL) 中 , i...的取值是 \{ 0 , 1 , 2 \} 时 , 对组织序列有贡献 , 周期是 3 , 则组织序列是 0 ~ 2 ; 周期 L = 3 , 平移序列时 , i 的取值只需要

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【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列定义 | 周期序列示例 )

条件 , 并且 N 是满足上述条件的 最小整数 , x(n) 可以被称为 以 N 为周期 的 周期序列 ; 周期序列可以表示为 : \widetilde x(n) 这里特别注意 , 周期...是 周期的 ; 连续 非周期 的 傅里叶变换 也是 连续 非周期的 ; 频域 与 时域 存在一个对偶关系 : 时域 是 周期的 , 频域 是 离散的 时域 是 离散的 , 频域 是 周期的 二、周期序列示例...---- 给定周期序列 : \widetilde x(n) = \sin( \cfrac{\pi n}{4}) 有 2 个条件是已知条件 : ① 正弦函数周期 : \sin 正弦函数 的周期是...= 2\pi f_0 , 其中 f_0 是模拟频率 , 没有单位 , f_0 = \cfrac{T}{T_0} , 其中 T_0 是模拟信号 周期 , 这里是 2\pi ; 将上述内容代入公式..., 至少要采集 8 个样本 ; 下图的 \sin 函数中的一个周期内 , 采集了 8 个样本 ;

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Pod的生命周期以及每个阶段的特点

图片Pod生命周期分为以下几个阶段：Pending（等待中）：Pod被创建但还未被调度到节点上运行。在这个阶段，Pod可能还在下载容器镜像，或者等待其他资源的创建。...在这个阶段，Pod中的容器正在执行，可能有一些初始化活动，例如启动应用程序或处理请求。Succeeded（成功）：Pod中的所有容器已成功地完成了它们的任务并退出。...Failed（失败）：Pod中的容器出现错误或者非正常情况退出。例如，容器内部发生错误或者某些依赖资源无法访问。Unknown（未知）：Pod的状态无法确定。可能是因为无法与Pod所在的节点通信。...Pod的生命周期可以是线性的，从Pending到Running再到Succeeded或Failed；也可以是循环的，一个Pod可能在Running状态下失败并进入Failed状态，然后重新启动并再次进入...Pod的生命周期可以通过kubectl get pods命令来查看和监控，可以使用kubectl describe pod 命令查看每个Pod的详细信息。

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典型周期性电信号的测量

目录 一．目的 二．原理分析 三．设备 四．硬件分析 ---- 一．目的 加深理解周期性信号的有效值和平均值的概念，学会计算方法； 了解几种周期性信号（正弦波、矩形波、三角波）的有效值、平均值和幅值的关系...二．原理分析 正弦波、矩形波、三角波都属于周期性信号，它们的电压波形如图 9－1（ａ）、（ｂ）、（ｃ）所示，图中各波形的幅值为 Uｍ，周期为 T。...用有效值表示周期性信号的大小（作功能力），平均值表示周期性信号在一个周期里平均起来的大小，本实验是取波形绝对值的平均值，它们都与幅值有一定关系。 三．设备 示波器（自备）； 信号源。...四．硬件分析 1.观测正弦波的波形和幅值 ａ.将信号源的‘波形选择’开关置正弦波信号位置上； ｂ.将信号源的信号输出端与示波器连接； ｄ.接通信号源电源，调节信号源的频率旋钮（包括‘频段选择’开关、频率粗调和频率细调旋钮...2.测矩形波的波形和幅值 将信号源的‘波形选择’开关置方波信号位置上，重复上述步骤。  3.观测三角波的波形和幅值 将信号源的‘波形选择’开关置锯齿波信号位置上，重复上述步骤。

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【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列示例 3 | 判断序列是否是周期序列 )

有 2 个条件是已知条件 : ① 正弦函数周期 : \sin 正弦函数 的周期是 2\pi ; sin (\phi) = sin(\phi + 2k\pi) 代入到周期序列中 : \widetilde...x(n) = sin (n + N) = sin( n + 2k\pi) 直接对比 \sin 函数中的参数 : n + N = n + 2k\pi N =2 k \pi 上述公式中 , 不管 k...取值什么值 , N 都无法是整数 ; 周期序列成立的前提是 N 必须是整数 ; ---- 周期序列定义 : x(n) 满足 x(n) = x(n + N) \ \ \ -\infty...< n < + \infty 条件 , 并且 N 是满足上述条件的 最小整数 , x(n) 可以被称为 以 N 为周期 的 周期序列 ; ---- 计算 k 的值 : 数字角频率 \...omega =1 , \Omega = 2\pi f_0 , 其中 f_0 是模拟频率 , 没有单位 , f_0 = \cfrac{T}{T_0} , 其中 T_0 是模拟信号 周期 ,

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【数字信号处理】周期序列 ( 正弦序列特性 | 单个模拟周期采集 m 个数字样本 | Q 个模拟周期采集 P 个数字样本 | 非周期序列的情况 | 数字信号周期 )

N = m , k = 1 , 在 1 个模拟周期内采集 m 个数字样本 ; 参考 【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列定义 | 周期序列示例 ) 二、周期序列示例 章节的示例 ; 3、..., k = Q , 在 Q 个模拟周期内采集 N 个数字样本 ; 参考 【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列示例 2 | 模拟信号周期 | 数字信号周期 | 在 a 个模拟信号周期内采集...b 个数字信号采样 ) 章节的示例 ; 4、非周期序列的情况 当 \cfrac{2 \pi }{\omega_0} = 无理数 时 , 不存在使 N 为正整数的 k , 在任何个 k 个模拟周期内...b 个数字信号采样 ) 章节的示例 ; 二、总结 ---- 数字信号 周期公式 : N = (\cfrac{2 \pi}{\omega_0}) k \omega_0 是角频率 , 其单位是 弧度/秒...; k 是采样需要的模拟 信号周期个数 ;

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matlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪

观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。 为了创建希尔伯特谱图，您需要信号的IMF。执行经验模式分解以计算信号的固有模式函数和残差。...频率对时间图是一个稀疏图，其中垂直颜色条表示IMF中每个点的瞬时能量。该图表示从原始混合信号分解的每个分量的瞬时频谱。从该图中可以观察到三个IMF，其频率在1s处有明显变化。...观察到混合信号包含具有不同幅度和频率值的正弦波。 执行经验模式分解以绘制固有模式函数和信号残差。由于信号不平滑，请指定' pchip'作为Interpolation方法。...生成具有原始信号，前3个IMF和残差的交互式图。在命令窗口中生成的表指示每个生成的IMF的筛选迭代次数，相对容差和筛选停止标准。您可以通过指定Display为隐藏表0。...选定的IMF现在显示在图上。 ? 使用该图可视化从原始信号中分解的各个组件以及残差。请注意，残差是根据IMF总数计算的，并且不会根据IMF选择器窗口中选择的IMF进行更改。

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Vue专题 05_详解vue生命周期的每个节点

1.引出生命周期 假如现在要实现一个更改透明度的功能：(让这几个字周而复始的消失和出现) GIF 实现代码： 方法一：普通方法 <h1 :...方法三：用生命周期函数 生命周期函数\钩子：在某个时间点会自动执行的函数。...生命周期： 1.又名：生命周期回调函数、生命周期函数、生命周期钩子（Vue会在一个特殊的时刻把生命周期函数勾出来调用）。 2.是什么：Vue在关键时刻帮我们调用的一些特殊名称的函数。...3.生命周期函数的名字不可更改，但函数的具体内容是程序员根据需求编写的。 4.生命周期函数中的this指向是vm 或 组件实例对象。...，watch被销毁了 5.总结 一共有8个生命周期钩子（4对） 类比张三的一生： 优化 '更改透明度' 的案例： 实现点击按钮使得透明度不再变换的功能： 方法一：这里有一个小技巧，如下 全局变量的设置技巧

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【数字信号处理】周期延拓 ( 周期延拓的两种情况 | L ≥ N | L ≤ N )

文章目录 一、周期延拓 二、周期延拓分两种情况 一、周期延拓 ---- 非周期的信号 通过 周期延拓 可以变为 周期信号 ; 周期延拓 : 非周期序列 构成 周期序列 的过程 ; 非周期序列 x(n)..., 则序列之间的值不会重叠 , 如果 L 比序列的个数 N 小 , 平移后可能出现序列重叠的情况 ; 二、周期延拓分两种情况 ---- 周期延拓分两种情况 : 情况一 : 当 L \geq...N 时 , 有 \widetilde x(n) = \widetilde x(n) R_N(n) ; 这种情况下的 周期延拓 可以恢复成原来的 非周期序列 ; 情况二 : 当 L \leq N...时 , 有 \widetilde x(n) \not= \widetilde x(n) R_N(n) 这种情况下的 周期延拓 无法恢复成原来的 非周期序列 ; 该情况下 , 最终平移完成的信号中..., 有 序列元素重叠 情况 , 重叠的元素需要进行 加和操作 , 二者相加后 , 得到绿色的线就是最终的 周期延拓 后的结果 , 显然该序列 无法恢复成原来的非周期序列 ;

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【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

分解成分中的信号（矩阵分解问题） 2.5.1. 主成分分析（PCA） 2.5.1.1....如果下游模型对信号的各向同性作出强烈的假设，这通常是有用的，例如，使用RBF内核的 SVM 算法和 K-Means 聚类算法。...在许多情况下，真正的基础组件可以更自然地想象为稀疏向量; 例如在面部识别中，每个组件可能自然地映射到面部的某个部分。...独立成分分析（ICA） 独立分量分析将多变量信号分解为独立性最强的加性子组件。 它通过 Fast ICA 算法在 scikit-learn 中实现。...ICA 通常用于分离混合信号（称为 盲源分离 的问题），如下例所示: ?

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matlab中使用VMD(变分模态分解)对信号去噪

p=12486 拨号音信号的变模分解 创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。...fs = 4e3; t = 0:1/fs:0.5-1/fs; 绘制时间表的变分模态分解。 多分量信号的VMD 生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。...将信号嵌入方差为0.01²的高斯白噪声中。 计算噪声信号的IMF，并在3-D图中可视化它们。...信号以1 kHz采样1秒。绘制每个单独的分量和复合信号。...通过将除第一个和最后一个VMD模式之外的所有模式相加，构造一个干净的ECG信号，从而丢弃低频基线振荡和大部分高频噪声。 ---- 本文摘选《matlab中使用VMD(变分模态分解)》

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ROM存储14周期正弦信号构造DDS

简单的dds程编写过程中我遇到问题以及一些个人的思考。初次接触FPGA，如有问题请多多指教~ 1.几个疑问，解决和没有解决的。 为何采用ROM而不是直接采用DDS核来进行正弦信号的合成？...实际中如果只需要合成正弦信号，那么DDS核是一个很好的选择，而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散。由于ROM表中的数据可以由我们自己选择，采用ROM做DDS具有更强的灵活性。...2.Matlab仿真 ---- 注意：由于采用了1/4周期存储，要求整个周期的数值是中心对称的，半个周期的数值是轴对称的。这就意味着采样点中不应该有0值得存在。...ROM表存储的是连续的数值 按照上面的理论，可以认为ROM表中存储的是正弦信号的平顶采样结果。如下图所示（一个全周期的ROM表，对称性满足1/4周期存储的要求） ?...上图的频谱在信号与系统中有提及，上述波形的形成方式可以认为是在乘以周期为T的冲击函数，之后卷积一个宽度为T的窗函数。对应可以求得其频域。

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【数字信号处理】离散时间信号 ( 离散时间信号知识点 | 信号定义 | 信号分类 | 根据确定性分类 | 根据周期性分类 | 根据离散型分类 )

基本信号序列 是 周期序列 ; 离散时间信号 的 时域分析 : LTI ( Linear and Time-invariant System ) 线性时不变系统 离散时间系统 输入 与 输出 关系 从...中 , 信号的自变量一般默认为是 时间 t ; 2、信号分类 (1) 根据信号值是否确定进行分类 ( 确定性信号 | 随机信号 ) ① 确定性信号 : 信号在某一时刻取值是确定的 ; 如 : 正弦波..., 锯齿波 信号 ; ② 随机信号 : 信号取值随机 ; 如 : 噪声信号 ; (2) 根据信号周期性进行分类 ( 周期信号 | 非周期信号 ) 周期信号 : 信号有周期规律 , 如 : 正弦波信号...(4) 根据信号能量进行分类 ( 能量信号 | 功率信号 ) 信号的能量定义 : 整个轴上的能量先进行平方 , 然后求积分 ; 信号功率定义 : 在一个信号周期内 , 进行积分求和操作 ; 如果 能量...小于 无穷 , 则该信号 是 能量信号 ; 有限区间内的信号称为能量信号 ; 如果 功率 小于无穷 , 则该信号 是 功率信号 ; 周期信号 , 随机信号 是功率信号 ;

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【数字信号处理】周期序列 ( 周期序列表示方法 | 主值区间表示法 | 模 N 表示法 )

" 有限序列 " , 该 有限序列 称为 周期序列 的 " 主值序列 " ; " 主值序列 " 公式如下 : \widetilde x(n) = \{ \widetilde x(0) , \widetilde...x(1) , \widetilde x(2) , \cdots , \widetilde x(N - 1) \} 只列出一个周期的值 , 放在集合中 ; 有限序列示例 : 下面表示的是一个 有限序列..., 该序列只有 4 个值 ; x(n) = \{ 1 , 1 , -1, 2 \} 周期序列示例 : 下面表示的是一个 周期序列 , 该序列 周期为 4 , 使用 主值区间表示法如下表示 ; \...widetilde x(n) = \{ 1 , 1 , -1, 2 \} 二、模 N 表示法 ---- 主值区间表示法 , 只能表示 完整周期的序列 ; 假如 周期序列 周期为 4 , 但是想要表示...周期序列中的 7 个值 , 此时就要使用 模 N 表示法 表示 周期序列 ; \widetilde x(n) = x((n))_N 其中 , ((n))_N 表示的是 以 N 为模 的

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1464: 数的分解

题目 把2019分解成3个各不相同的正整数之和，并且要求每个正整数都不包含数字2和4，一共有多少种不同的分解方法？...注意交换3个整数的顺序被视为同一种方法，例如1000+1001+18 和1001+1000+18 被视为同一种。 思路 最简单的思路就是暴力枚举法，也是一道填空题，所以代码超时也没关系，提交答案即可。...按照题目要求进行判断，由于不能出现重复，a=b，a=c，b=c，同时也要保证a，b，c三个的位置互换可能会有六种情况。...因此最简单的思路就是第一次循环从1-n，第二次循环从上一次循环+1开始到n，第三次是第二次+1到n，保证了位置上的无重复。...代码 // 1464: [蓝桥杯2019初赛]数的分解 #include using namespace std; bool judge(int num){ while(num

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matlab中使用VMD(变分模态分解)对信号去噪|附代码数据

最近我们被客户要求撰写关于VMD的研究报告，包括一些图形和统计输出。 创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键 拨号音信号的变模分解 将信号另存为MATLAB®时间数据。...fs = 4e3; t = 0:1/fs:0.5-1/fs; 绘制时间表的变分模态分解。 多分量信号的VMD 生成由频率为2 Hz，10 Hz和30 Hz的三个正弦波组成的多分量信号。...---- 点击标题查阅往期内容 matlab使用经验模式分解emd 对信号进行去噪 左右滑动查看更多 01 02 03 04 计算噪声信号的IMF，并在3-D图中可视化它们。...信号以1 kHz采样1秒。绘制每个单独的分量和复合信号。...) ylabel('Quadratic trend') nexttile(5,[1 2]) plot(t,x) xlabel('Time (s)') ylabel('Signal') 执行变分模态分解以计算四个本征模式函数

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