Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

完成mipi信号通道分配后,需要生成与物理层对接的时序.同步信号: MIPI规定,传输过程中,包内是200mV.包间以及包启动和包结束时是1.2V,两种不同的电压摆幅,需要两组不同的LVDS驱动电路在轮流切换工作:为了传输过程中各数据包之间的安全可靠过渡,从启动到数据开始传输,MIPI定义了比较长的可靠过渡时间,加起来最少也有600多ns:而且规定各个时间参数是可调的,所以需要一定等待时间,需要缓存,我们用寄存器代替FIFO,每通道128Byte. 串行时钟与数据差分传输的过渡时间关系如下: 

转自:http://blog.csdn.net/wanglining1987/article/details/50202615 完成mipi信号通道分配后,需要生成与物理层对接的时序.同步信号: MIPI规定,传输过程中,包内是200mV.包间以及包启动和包结束时是1.2V,两种不同的电压摆幅,需要两组不同的LVDS驱动电路在轮流切换工作:为了传输过程中各数据包之间的安全可靠过渡,从启动到数据开始传输,MIPI定义了比较长的可靠过渡时间,加起来最少也有600多ns:而且规定各个时间参数是可调的,

1.引用类库NAudio,Git地址 https://github.com/naudio/NAudio 2.添加如下代码和引用: public float GetVoicePeakValue() { var enumerator = new MMDeviceEnumerator(); var CaptureDevices = enumerator.EnumerateAudioEndPoints(DataFlow.Capture, DeviceState.Active).ToArray(); va

原文地址:http://blog.csdn.net/dream_broken/article/details/49759043 想了解下某个Java项目的运行时jvm的情况,可以使用一些监控工具,比如jdk的bin下就提供了很多工具. 比如,本地运行一个程序,让它死循环 while(true){ try { Thread.sleep(10*1000); } catch (Exception e) { } } 然后,点击启动jconsole.exe 可以发现,jconsole.exe可以连接本地,

CPU占用率呈正弦实现,及实时输出进程和线程的CPU占用率 #include "stdafx.h" #include <windows.h> #include <math.h> // 时间转换 static __int64 file_time_2_utc(const FILETIME* ftime) { LARGE_INTEGER li; li.LowPart = ftime->dwLowDateTime; li.HighPart = ftime->

信息来自: http://blog.163.com/kunkun0921@126/blog/static/169204332201293023432113/ using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; namespace ConsoleApp { class ProcessDo { /// <summary> ///

上周的时候,老师让编写一个简单的dds程序,本文说明了整个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. 在使用chipscope时,添加ICON核和.cdc文件的区别? ICON核的添

当前.NET Framework(.NET 4.0)的Process仅提供进程的内存工作集的获取(通过WorkingSet64属性),而没有提供对私有工作集的获取.注意在Windows Vista之后,Windows任务管理器的进程内存一项默认是显示进程的私有工作集的,因此这一性能数据还是很重要的. 通过性能计数器Process类的WorkingSet – Private可以获取进程的私有工作集.当然通过WorkingSet属性也可以获取工作集.另外Process类和性能计数器都有Peak Wo

一.下载WebLog Expert日志分析工具 官网下载地址:http://www.weblogexpert.com/download.htm 二.安装 安装很简单,点击“下一步”默认安装即可 三.配置tomcat,自动生成访问日志(localhost_access_YYYY_MM_dd.log) Tomcat默认情况下是没有开启自动生成访问日志,也就是说在tomcat/logs目录下没有类似access.log的日志文件,开启tomcat访问日志需要修改tomcat/conf/server.x

1. 获取用户输入   要编写一个有实际价值的程序,就需要与用户交互.当然,与用户交互有很多方法,例如,GUI(图形用户接口)就是一种非常好的与用户交互的方式,不过我们先不讨论GUI的交互方式,本节会采用一种原始,但很有效的方式与用户交互,这就是命令行交互方式,也就是说,用户通过命令行方式输入数据,程序会读取这些数据,并做进一步的处理.   从命令行接收用户的输入数据,需要使用input函数.input函数接收一个字符串类型的参数,用于作为输入的提示.input函数的返回值就是用户在命令行中录入

前言 从3月8号收到板子,到今天算起来,uFUN到手也有两周的时间了,最近利用下班后的时间,做了个心率计,从单片机程序到上位机开发,到现在为止完成的差不多了,实现很简单,uFUN开发板外加一个PulseSensor传感器就行,又开发了配套的串口上位机,实现数据的解析和显示,运行界面如下: 其实PulseSensor官方已经配备的了Processing语言编写的上位机软件,串口协议的,界面还蛮好看,只要按照它的通信协议,就可以实现心跳波形和心率的显示.刚好最近学习了Qt,所以就用这个小软件来练手了

比如要抓取某网站折线图上数据,如下截图: 借助Chrome开发者工具Network.经过分析发现获取上面的热度数据,找到对应的事件url:https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=jsonp_1548834448424_4474 通过分析:https://pcw-api.iqiyi.com/video/video/trendcontent?ids=309006000&callback=

首先安装阿里云SDK pip install aliyun-python-sdk-core pip install aliyun-python-sdk-slb 可以配合jenkins传递参数 #获取slb的信息 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/18 0018 16:51 # @Author : sanmuyan # @File : aliyun_slb.py import json, jsonpath, os

通过调用CUDA的cudaGetDeviceProperties函数可以获得指定设备的相关信息,此函数会根据GPU显卡和CUDA版本的不同得到的结果也有所差异,下面code列出了经常用到的设备信息: #include "funset.hpp" #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_"

  核心寻峰算法的原理参考Ronny,链接:投影曲线的波峰查找, C#翻译原理代码参考sowhat4999,链接:C#翻译Matlab中findpeaks方法 前人种树,后人乘凉.感谢原作者详细的解释说明. 这里先把翻译代码贴一下(略微的修改了sowhat4999代码中的几个参数) //调用方法 List<, , , , , , , , , , }; List<int> index = getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Constant.data))); /

性能测试:通过服务器日志获取性能需求          接触过性能测试的童鞋都知道,想要做好一个项目的性能测试,性能需求的获取至关重要~!如果公司有做过性能测试还好,大家可以拿之前的性能测试数据作为参考:但一般的公司来说,对于性能需求的指定基本都是一头雾水,需要大家自己去整理         性能需求的获取无外乎以下几种方法:1)产品.老大直接制定!2)参考其他行业:3)80/20原则:4)服务器日志获取:                 为了测试结果更加准确,最好的结果当然是服务器日志获取,因

峰值因子(CREST Factor,CF)与 峰均比( Peak-to-Average Ratio,PAR) 对于一个波形信号,在一段时间内信号幅度峰值比上信号幅度的有效值即为信号的峰值因子,它表征了这个信号波峰明显程度,越高的峰值因子意味着更明显的波峰,C = 1表示波形没有峰,即为直流或者是方波信号.其定义为波形峰值比上波形RMS值: 对于一个波形信号,在一段时间内信号功率峰值比上信号功率的有效值即为信号的峰均比,它与峰值因子物理意义其实是一样的,其定义为信号幅度峰值平方(峰值功率)比信号有

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 2018年上半年DDoS攻防仍如火如荼发展,以IoT设备为反射点的SSDP反射放大尚未平息,Memcached DDoS又异军突起,以最高可达5万的反射放大倍数.峰值可达1.7Tbps的攻击流量成为安全界关注的新焦点.DDoS这一互联网公敌,在各种防御设备围追堵截的情况下,攻击者夜以继日地钻研对抗方法.研究新的攻击方式:而且往平台化.自动化的方向发展,不断增强攻击能力.这里我们从2018年上半年DDoS攻击情况的全局统计.DDoS黑色产

该讲的实例结果如下图所示: 第01步:导入模块,并设置显示中文和负号的属性: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 第02步:创建x轴数据,从-pi到pi平均取256个点: x = np.linspace(-np.pi,

#coding:utf-8 #给定主机IP获取一段时间内cpu的均值和峰值并写入文件(txt,可以跑完后直接把后缀名改为csv以表格形式打开):需要指定IP文件 import requests import json import csv import time def get_token(): data = { "jsonrpc": "2.0", "method": "user.login", "params&qu