一.Matplotlib库入门 1. Matplotlib库的介绍 http://matplotlib.org/gallery.html可查看Matplotlib库的效果 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一:

%fft and pwelch方法求取功率谱load x.mat Fs = 1; t = (0:1/Fs:1-1/Fs).'; Nx = length(x); % Window data w = hanning(Nx); xw = x.*w; % Calculate power nfft = Nx; X = fft(xw,nfft); mx = abs(X).^2; % Normalize by window power. Multiply by 2 (except DC & Nyquist)

  功率谱密度(PSD)的国际单位 功率谱密度(PSD),单位为:unit^2/Hz代表单位频率上信号的能量,所以是密度谱,幅值代表频段内的有效值平方. 如果是加速度功率谱密度,加速度的单位是m/s^2,那么,加速度功率谱密度的单位就是(m/s^2)^2/Hz,而Hz的单位是1/s,经过换算得到加速度功率谱密度的单位是m^2/s^3. 同理,如果是位移功率谱密度,它的单位就是m^2*s,如果是弯矩功率谱密度,单位就是(N*m)^2*s位移功率谱——m^2*s速度功率谱——m^2/s加速度功率谱—

傅里叶变换(fft) 法国科学家傅里叶提出,任何一条周期曲线,无论多么跳跃或不规则,都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和.傅里叶变换即是把一条不规则的曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程. 傅里叶变换的目的是将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上的信号,随着域的变换,对同一个事物的了解角度也就随之改变,因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理.这就可以大量减少处理信号存储量. 例如:弹钢琴 假设有一时间域函数:y = f(x),根据傅里叶的理论它可以被分解为一系列正弦函数

1.前言 hdfs , Hadoop Distributed File System.Hadoop的分布式文件系统,安全行和扩展性没得说. 访问HDFS的方式有以下几种: 命令行方式:FS Shell 编程方式:FileSystem Java API,libhdfs(c语言) REST API : WebHDFS, HttpFs 把HDFS mount成本地文件目录 使用python访问HDFS比较容易: python 封装FS Shell, 这种方式本地必须部署了Hadoop 的 FS She

一.Matplotlib介绍 Matplotlib是一个强大的Python**绘图**和**数据可视化**的工具包. # 安装方法 pip install matplotlib # 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图函数 plt.plot() # 展示图像 plt.show() 执行后显示效果如下: 二.plot函数使用 plot函数:用于绘制折线图. 1.绘制线型图 线型linestyle:‘-’是实线.'--'是线虚线.‘-.’是线点虚线等.‘

简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装 >: pip install matplotlib 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt windows下汉字显式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  pl

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化 安装方式: pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 一.plot函数(绘制折线图) 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,

Matplotlib:绘图和可视化 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 一 .简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装方式: pip install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 二 .简单绘制线形图

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

matlab 功率谱分析 1.直接法:直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计.Matlab代码示例:clear;Fs=1000; %采样频率n=0:1/Fs:1;%产生含有噪声的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nf

FFT和功率谱估计 用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值,并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx

整理自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dwfw.html 今天偶人发现原来matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数,老版本的matlab是specgram函数,新的改成了spectrogram函数,虽然一说到时频分析,都会说到小波分析,小波分析要比短时傅里叶要好云云,但在分析信号的瞬时频谱时,短时傅里叶还是有它的用武之地的.前一阵也看了一些有关小波分析的matlab实现,发现帮助中使用小波也多是除噪.压缩,都说小波是时频显微镜,它的用武之

1.对脑电数据进行db4四层分解,因为脑电频率是在0-64HZ,分层后如图所示, 细节分量[d1 d2 d3 d4] 近似分量[a4] 重建细节分量和近似分量,然后计算对应频段得相对功率谱,重建出来得四个频段(αβθδ)都有14个通道,所以要计算4频段14通道共56个相对功率 2.代码 function wavelet(signal) A4Array = zeros(14,5000); D4Array = zeros(14,5000); D3Array = zeros(14,5000); D2A

Matplotlib 库的使用 Matplotlib 库有各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发 matplotlib.pyplot是绘制个类可视化图形的命令子库相当于快捷方式   import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,20]) # plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点 # plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴 plt.ylabel('grad

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

音频分析中,MFCC参数是经典参数之一.之前对于它的计算流程和原理,大体上是比较清楚的,所以仿真的时候,都是直接调用matlab的voicebox工具或者开发的时候直接调用第三方库.最近想整理一个纯C语言版本的MFCC函数,发现第三方开源的一部分是C++的,有些纯C的开源代码是针对语音固定了某些参数,不太灵活.干脆自己动手写一下,发现matlab写习惯了,都弱化了写C的思维,磕磕碰碰弄了2天,初版总算是完成了. 计算的大体流程:预加重->分帧->加窗->FFT->能量->Me

写python代码时,希望缩进是4个空格,而不是制表符tab, 在vim中,我们只需要简单配置一下就ok了,打开~/.vimrc加上下面的几行(如果已经有了,修改一下数值就行了). set tabstop=4 set softtabstop=4 set shiftwidth=4 set expandtab 在复制代码到vim中出现恶心的自动缩进: 解决办法:在~/.vimrc中添加,下面这一行,这样在插入模式下,按F9就会进入粘贴模式,不会自动缩进了 set pastetoggle=<F9>