#sig = np.sin(2 * np.pi * t_vib) square_wave = signal.square(2 * np.pi * 30 * t_vib, duty=(sinusoidal_signal + 1)/2) # Function to compute Shannon entropy for each segment: def compute_entropy(signal, seg_size): num_segs = len(signal) // seg_size entropy_list = [] f...
def createSquare(frequency, play_time): new_wave = [signal.waveforms.square(2 * np.pi * frequency * x/sampling_rate, 0.5) for x in range(num_samples * play_time)] writeWave(new_wave) 3 音频文件的写入: def writeWave(created_wave): file = FILE_NAME nframes = num_samples wav_file...
在这里,我将我的地理空间环境命名为gee: conda create -n gee python=3.9 conda activate gee conda install geemap -c conda-forge conda install cartopy -c conda-forge conda install jupyter_contrib_nbextensions -c conda-forge jupyter contrib nbextension install --user 请注意,我指定了要包含在环境中...
#!/usr/bin/python3 def square(x): return x * x nums = [1, 2, 3, 4, 5] nums_squared = map(square, nums) for num in nums_squared: print(num) 我们定义一个整数列表,并使用map()在列表的每个元素上应用square()函数。 def square(x): return x * x square()函数平方其参数。 nums...
# Add timestamps to the input data to create time series data output = pd.Series(input_data[:, index], index=date_indices) return output 定义和main函数并指定输入文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 if __name__=='__main__': # Input filename input_file = 'data_2D....
t = np.arange((dates)) (base_freq, noise=): np.sin(base_freq * t) * (+ * np.sin(* t)) + noise * np.random.randn((t)) sectors = { : * (+ * t) + * modulated_wave(* np.pi / ) * ( + * signal.square(* np.pi * t / )), : * (+ * t) ...
def createWave(sample_rate= 22050,fa = 100,t_length = 10,mode="square25"): T = sample_rate / fa #周期 D_Omega = 2*pi/T # 数字角频率 D_num = int(t_length * sample_rate)# 对应的数字波形点数 x = np.arange(0,D_num) ...
def get_data(num_points): # Create sine waveforms wave_1 = 0.5 * np.sin(np.arange(0, num_points)) wave_2 = 3.6 * np.sin(np.arange(0, num_points)) wave_3 = 1.1 * np.sin(np.arange(0, num_points)) wave_4 = 4.7 * np.sin(np.arange(0, num_points)) 为整个波形创建变化的...
# Create toolbox based on the above strategy toolbox = create_toolbox(strategy) 创建一个HallOfFame对象。 HallOfFame对象包含群体中存在的最佳个体。 该对象始终保持排序格式。 这样,此对象中的第一个元素就是在进化过程中具有最佳适应性值的个体: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # Create...
3.3 用wavedispl函数显示变换系数 4 图像中的小波 4.1 小波的定向性和边缘检测 4.2 基于小波的图像平滑及模糊 4.3 渐进重构 傅里叶变换是一种美丽的数学描述,但计算机实现是从时域和频域逐步离散的,傅里叶变换只显示信号或图像的频率特性,不提供任何时域信息。小波分析是最新的时频分析工具。与傅里叶变换相比,离散...