11 2019 档案
摘要：转：http://blog.csdn.net/hcbbt/article/details/42072545 写在前面的扯皮 为什么标题的”皮皮书屋”加上了引号，因为皮皮书屋(http://www.ppurl.com/)由于各种原因已经远离我们而去了…在今年光棍节那天… 所以这里顺便缅怀一下已经不在的
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转自：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.html 三、无名主意(An idea with No Name) 整个20世纪，不同领域的科学家，为了允许数据的表
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转自：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.html 二、改变现实（Transforming Reality） 小波分析允许研究者们去隔离和操作隐藏在众多数据之
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摘要：英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/7253400 原：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.htm
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摘要：转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/18556299 原：http://www.guokr.com/article/5635/ 多年前第一次看吕克贝松的 The Big Blue ，当男主人公在岸边笑着打招呼，水中的海豚浮出水面回应时，我就
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摘要：转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/18555967 http://blog.sciencenet.cn/blog-757739-595333.html 1807 年，法国数学家傅立叶 (J. Fourier) 在一篇向巴黎科学院递交的革命
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摘要：转：https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6630288 傅里叶分析可以说是信号处理最重要的基石之一。但傅里叶级数、傅里叶变换、离散时间傅里叶变换、离散傅里叶变换等几个有点像又有点不像的概念，不仅经常搞得初学者晕头转向，有时候让老手也有点糊涂。
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摘要：Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） Eclipse直接运行算法第4版例子（重定向和读取指定路径文件） 版权声明：本文为博主原创文章，遵循
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摘要：【转】：https://blog.csdn.net/artprog/article/details/52797472 博主用的是Eclipse。配置Java开发环境就省略了，下面主要说怎么在Eclipse中使用书本自带的库。 1.下载algs4.jar 点击下面的链接下载algs4.jarhttp:
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摘要：一、下载直接在官网上下载并点击安装即可，步骤省。jdk12下载中途已经没有跳出窗口下载jre的过程了，需要手动生成jre. 二、没有jre的解决：1.cmd 2.切换到jdk的安装目录，执行命令：bin\jlink.exe --module-path jmods --add-modules java
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摘要：【转】https://blog.csdn.net/mingzhuo_126/article/details/88044390 二.编程实现考滤到DFT和IDFT算法过程中有部分相似，可以把它们合成到一个算法。 下面验证此算法，对X(n)=(0,1,2,3,4,5,6,7)，做DFT和IDFT算法 d
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摘要：转：https://blog.csdn.net/zhangxz259/article/details/81627341 什么是离散傅里叶变换 matlab例子 本文是从最基础的知识开始讲解，力求用最通俗易懂的文字将问题将的通俗易懂，大神勿喷，多多指教啊，虽然说是从零学习FFT，但是基本的数学知识还是
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摘要：转：https://blog.csdn.net/lemontree1945/article/details/92963423 w4G-in5u3SH75RoB3VZIX8htiZgw4ELilwvPcHAIQWfwfXv5n0IHDp5hv1BM3+H1XygMtiE0-JBgacjE9tz33sI
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摘要：转：https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取 (Matlab 程序详解） 暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入，通过翻阅网络他人博客，进行汇
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摘要：天下难事，必作于易；天下大事，必做于细。——老子 1.启动ipython 2.Tab键自动完成 1）找当前命名空间内任何与已输入的字符串相匹配的变量（对象、函数） 2）任何对象后输入一个句点以便自动完成方法和属性的输入 3）也可以应用在模块上 note：Ipython会默认隐藏那些以下划线开头的方法
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摘要：部分转自：https://www.cnblogs.com/hellofengying/p/10183057.html 今天再打开文件名时，出现了错误，如下： 不仔细观察还真注意不到，文件名发生了变化（如红色字体所示），也就是python字符串发生了转义。 解决办法： 1.字符串常量，则在字符串前加r
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摘要：今天晚上一直在安装pandas,天杀的，真的是太难了。后来发现提示： 更新numpy的版本步骤如下： 1.查看当前numpy安装包版本：pip show numpy 2.百度需要的numpy版本： https://pypi.org/project/numpy/1.11.2/#files 3.下载需要
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摘要：出现这个问题的原因是：numpy版本和scikit-learn版本不搭配。 解决方法： 升级numpy即可：
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摘要：网上有各种方法安装pip，针对不同的系统方法还不一样，最后发现还是下面这种方法最简单，直接了当干脆方便，适用于Windows和Linux。 （1）下载pip 进入https://pypi.python.org/pypi/pip，下载第二项。 （2）解压安装 解压下载的文件（windows下只用解压工
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摘要：离散小波变换(一) 1、为什么需要离散小波变换 虽然离散化的连续小波变换（即小波级数）使得连续小波变换的运算可以用计算机来实现，但这还不是真正的离散变换。事实上，小波级数仅仅是CWT的采样形式。即便是考虑到信号的重构，小波级数所包含的信息也是高度冗余的。这些冗余的信息同样会占用巨大的计算时间和资源。
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摘要：1.信号分解及完备性 设是X由一组向量所张成，即： 如果线性独立，我们则称它们为空间中的一组基”。那么信号x可以离散表示如下： 若是一组两两互相正交的向量，展式称为x的正交展开。分解系数是在各个基向量上的投影。 设向量和向量满足如下双正交关系： 那么，我们对原始信号就行投影变换（內积）： 看看，我们
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摘要：原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190489 小波级数：CWT的离散化 连续小波函数为： 式 3.22 将s = s_0^j，tau
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摘要：小波级数：CWT的离散化（一） 如今，人们大量使用计算机来完成大数据量的运算。显然，无论是傅立叶变换(FT)，短时傅立叶变换(STFT)还是连续小波变换(CWT)，都能用解析式、积分等方式来计算。于是在用计算机实现的过程中就会遇到离散化的问题。如果FT与STFT一样，最直观的做法是直接在时-频平面上
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摘要：原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190467 小波合成 如果满足式3.18所示的条件，则CWT为可逆变换。幸运的是，这并不是一个非常
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摘要：原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190451 CWT应用举例 下面给出的所有例子均为现实生活中的非平稳信号。这些信号都来自包括正常人
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摘要：原文：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190443 小波变换的数学基础（二） 内积，正交和正交归一化 如果两个向量v和w的内积为0，则说它
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摘要：小波变换的数学基础(一) 这一节将会描述小波分析理论的主要概念，这些概念也可以被看成是大部分信号分析方法的准则。傅立叶定义的傅立叶变换是用一些基础函数来分析和重构一个函数。向量空间中的每一个向量都是向量基的线性组合，如把一些常数和向量相乘，然后计算点积。对信号的分析就包括估计这些常数（变换系数，傅立
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摘要：下面我们会更进一步的分析小波变换的分辨率特征。还记得，正是由于分辨率的问题，才使得我们短时傅立叶变换转到小波变换上。 图3.9经常被用来解释怎样诠释时间和频率分辨率。图3.9中的每个方块都反映了在时频平面内的小波变换结果。所有的方块都有特定的非零区域，这说明在时频平面内，不能知道某个特定点对应的值。
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摘要：1、Python的科学计算邮件列表 pydata:这是一个Google Group邮件列表，其中的问题都是Python数据分析和pandas方面的。 pystatsmodels:针对Numpy相关的问题 numpy-discussion:针对Numpy相关的问题 scipy-user:针对与scip
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html 图3.4和3.5是s=4和s=5时的相同处理过程。注意到窗
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 连续小波变换的计算 对上面公式的解释将在本节中进行详细说明。以x(t)作为被分析的
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html 虽然时间和分辨率问题是由一个物理现象（海森堡测不准原理）造
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 那么，我们怎样把这些时间信息加到频率图中去呢？让我们更进一步的看一下这个问题。 傅
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 六、小波变换基础：傅立叶变换（一） 让我们对前面的内容做个简要回顾。 基本上，我们
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 五、终极解决方案：小波变换 小波变换是这样一种变换：它提供了信号的时频表示（还有一
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 三、为什么我们需要频率信息（1）？ 通常，我们可以容易的从频域中看到一些在时域中看
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart1.html 二、变换什么 首先，我们为什么需要（对信号做）变换，到底什么是变换？ 原始信号中有
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摘要：译文转：https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190303 原文转：http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html 一、序言 欢迎来到这个小波变换的入门教程。小波变换是一个相
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摘要：转：https://blog.csdn.net/yanlisuo/article/details/81357305 转：https://blog.csdn.net/dyrlovewc/article/details/53142798 昨天晚上安装python get-pip.py时总是不成功，今天找
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摘要：昨天晚上在家里的旧电脑上安装了《利用python进行数据分析》的部分环境，遇到若干问题，在此予以记录。 部分细节转：http://blog.csdn.net/huanbia/article/details/51718840 epd_free-7.3-2-win-x86.msi http://epdf
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摘要：在阅读大牛代码的时候发现了这个问题，之所以标题以问号开头，是因为我还没搞懂这个问题。权当记录，以希望以后搞懂。 部分图片转贴吧：http://tieba.baidu.com/p/6015910029 比如这样是不行的，图来自贴吧： 诉求是在不添加属性、方法和改变访问权限的基础上互相访问私有字段。 路
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摘要：转：https://blog.csdn.net/u010312937/article/details/82055431 今天在阅读大牛代码的时候，发现了Linear Interpolation一次，百度之，学习之，记录于此。 1.关于插值： 插值，是根据已知的数据序列（可以理解为你坐标中一系列离散的
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摘要：转：https://blog.csdn.net/cplvfx/article/details/82982862 base其实最大的使用地方在面相对象开发的多态性上，base可以完成创建派生类实例时调用其基类构造函数或者调用基类上已被其他方法重写的方法。 2.1关于base调用基类构造函数 运行结果：
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摘要：【转】https://www.cnblogs.com/wang7/archive/2012/04/17/2453624.html virtual和abstract都是用来修饰父类的，通过覆盖父类的定义，让子类重新定义。 它们有一个共同点：如果用来修饰方法，前面必须添加public，要不然就会出现编译
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摘要：转：https://www.cnblogs.com/zzy2740/archive/2005/09/20/240808.html C#中的abstract类不能被实例化，他只提供其他类的继承的接口 一个抽象类可以包含abstract方法，也可包含实例化方法，但继承类（非抽象）必须实现abstract
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摘要：转：https://www.cnblogs.com/zhaoshujie/p/10502404.html 在C++、Java等众多OOP语言里都可以看到virtual的身影，而C#作为一个完全面向对象的语言当然也不例外。 虚拟函数从C#的程序编译的角度来看，它和其它一般的函数有什么区别呢？一般函数在
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摘要：https://www.cnblogs.com/wangyt223/archive/2012/08/08/2627801.html 在c#的可访问性级别中，public和private算是最容易理解的，相反protected往往令人非常头疼。经常在网上查资料的朋友往往会发现，答案几乎都是前篇一律，不
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摘要：C#中数组复制有多种方法，数组间的复制 这里出了错误，也是错误的根源，以上代码并没有出错，但是根本不是复制，因为pins和alias都是引用，存在于堆栈中，而数据9,3,4,3是一个int对象存在于堆中，int [] alias = pins;只不过是创建另一个引用，alias和pins同时指向{9
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摘要：http://blog.csdn.net/chinarenkai/article/details/3220452 如果你做远程方法调用(RPC）时，比如，服务器端有个类A及对象a，客户端需要无视网络的存在，直接调用对象a。这种情况下，就需要把类A设计为可序列化的，那么它的实例a也就可以实例化了。说得
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