原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
TF：Term Frequency，即词频。它表示一个词在内容(如某文章)中出现的次数。为了消除文档本身大小的影响，通常，它的定义是：
近日谷歌的有关量子霸权的论文登上了Nature杂志150年刊的封面位置，而再次罢占各大媒体的头条位置，其实这篇文章之前曾经短暂上过NASA的网站，而这次美国的伊万卡公主甚至也直接发推，官宣美国实现量子霸权。
根据某面包店历史6个月的用户交易记录，通过RFM模型对用户分群，并建立模型预测用户的购买概率，实现对不同用户群不同购买概率的用户实行不同的发券策略，以此提升营销的准确率，实现ROI（收益与成本控制）的最大化。
“前一篇文章我们讲解了傅立叶变换的理论公式，而实际工程应用中采集到的信号都是离散的数据，采用的是离散傅立叶变换。让我们继续解析一下其推导过程及相关概念”
在求众数集合的时候有一个技巧，因为题目中众数是可以有多个的，所以一般的方法需要遍历两遍才能求出众数的集合。
简单记录下在matlab上如何设计出模拟的带通滤波器，包括：巴特沃斯滤波器、切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器、椭圆型滤波器。 代码如下：
迭代法用于求矩阵的最大特征值，逆迭代法用于求矩阵的最小特征值，矩阵特征值与自振频率之间的关系为 ω= √λ / (2*π) 一般来说，一个结构有多少个质量自由度，就有多少个自振频率。而对于大型复
信号处理中常需要分析时域统计量、频率成分，但不平稳信号的时域波形往往复杂、无序，且傅里叶变换得到的频率成分是该时间段内的平均频率，无法分析频率随时间变化的情况。随后，短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、希尔伯特变换（HHT）等时频分析方法相继而出。 其中，STFT受时间窗口的影响、WT则需要自己选择小波、HHT在变换时需要预先将信号分解为平稳信号。由于网上只有CWT小波时频图的python代码，笔者自编了不同分解算法+Hilbert时频图的代码与其比较。
程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
设计一个11阶的切比雪夫带通滤波器，利用ADS仿真优化并制作所需空心电感，调试符合如下指标的带通滤波器：
Matlab 文档地址 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/conv.html
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
“本来打算介绍ERS&FDS 在频域上的计算，因为一个算法始终和参考文献对不拢，所以拖了很久很久，最近疫情在家，电脑游戏也玩腻了，就找个新的主题梳理总结一下。本文主要介绍Butterworth滤波器的s函数及z变换，以期对Matlab，Python等软件自带程序有更深入的理解，从而实现自行编程进行滤波计算。本文有很多数学公式推导，希望可以把该滤波器讲清楚。”
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关于 Python，编程圈里从不缺少金句：「人生苦短，我学 Python！」「学完 Python，便可上天！」，而最近这些话从调侃正在变为事实！
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
最近，这个格局已经被悄然打破，正是被来自曾经的小弟，新晋网红Python给硬生生拽下神坛。对此，Java曾表示强烈质疑，最近一份数据榜单悄悄来了！
Python是一种通用的高级编程语言。用它可以做许多事，比如开发桌面 GUI 应用程序、网站和 Web 应用程序等。
18世纪法国科学家Buffon提出的一种计算圆周率π的方法——随机投针法，就是用一枚普普通通的针就可以计算出圆周率 ，是不是很神奇，现在带着你的疑惑和我一探究竟吧。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
作为一种高级编程语言，Python 还可以让你通过处理常见的编程任务来专注应用程序的核心功能。并且，编程语言的简单语法规则进一步简化了代码库的可读性和应用程序的可维护性。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
（这个系列的第一部分介绍了贝叶斯定理，第二部分介绍了如何过滤垃圾邮件，今天是第三部分。） 使用Google的时候，如果你拼错一个单词，它会提醒你正确的拼法。 比如，你不小心输入了seperate。 G
根据 PYPL 发布的 7 月编程语言指数榜，Python 保持上涨趋势，8月流行指数再次上涨 5.5%，以 23.59% 的份额甩开 Java 排名第一，并逐渐与 Java 拉开差距。
NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
在《漫谈软件缺陷管理的实践》一文中，文章介绍了缺陷管理落地到实际工作中的一种形式。本文将分享其呈现效果的自动化实践方案。
EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法。
要说贝叶斯和频率学派，那简直太有意思了。为什么这么说呢？因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战。我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派，此前并不知道，当时就被深深吸引了，于是找了各种资料学习下来，说实话感觉有点懂了，但又感觉没理解透。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
在Java开发中，OutOfMemoryError（OOM）错误一直是令开发者头疼的问题，也是Java面试中出现核心频率很高的问题。
振型叠加法解动力学方程 振型叠加法求解动力学方程由两个步骤组成：一是求解结构的固有频率和振型；二是求解结构的动力响应。本文重点讨论第二步。 对于结构的运动方程 引入坐标变换 式中， ，，， 称为广义位移。此变换的意义是将看成是的线性组合。从数学上看，是将位移从有限元系统的节点位移向量为基向量(物理坐标)的维空间转换到以为基向量(振型坐标)的维空间。 将代入，两边同时乘以,并考虑到关于刚度矩阵和质量矩阵的正交性，得到结构在以为基向量的维空间内的运动方程 其中 称为广义力。在两端同时左乘,并令,可将初始条件变换
1.参考例5-1，实现教材p125,例3-4中傅里叶级数表达式（p126第二行）。分别采用前4、40、400项，画出周期矩形脉冲信号的近似图。
通过对比滤波器和波形，可以发现滤波之前有很多高频分量，而这些高频分量会对基音检测带来不利影响，选择合适的低通滤波器能消除这一影响，更好体现低频特性。
序列傅里叶变换 SFT , 英文全称 " Sequence Fourier Transform " ;
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
文章目录 一、傅里叶变换物理意义 一、傅里叶变换物理意义 ---- x(n) 序列 的 傅里叶变换 X(e^{j\omega}) 的 物理意义 : 傅里叶变换 : 根据 x(n) 求 X(e^{j\omega}) , X(e^{j\omega}) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty} x(n) e^{-j \omega n} 傅里叶反变换 : 根据 X(e^{j\omega}) 求 x(n) , x(n) = \cfrac{1}{2\pi} \int_{-\pi}
本文是模拟滤波器设计，如果需要了解数字滤波器的内容，可以按顺序看我写的另外两篇博客，如下：
定制工作时间的方法 详见 Business hour和 Custom business hour、
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