皮具网站设计分销平台有哪些?

皮具网站设计,分销平台有哪些?,北京建设网办公大厅,织梦本地网站建设教程一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook#xff0c;执行一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降#xff0c;附带参考。 算法可迁移至金融时间序列#xff0c;地震/微震信号#xff0c;机械振动信号#xff0c;声发射信…一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook执行一种改进的自适应短时傅里叶变换方法-基于梯度下降附带参考。 算法可迁移至金融时间序列地震/微震信号机械振动信号声发射信号电压/电流信号语音信号声信号生理信号ECG,EEG,EMG等信号。 sr 1e4 t torch.arange(0, 2.5, 1/sr) f torch.sin(2*pi*t) * 1e2 1e2 * torch.ones_like(t) 5e1 * t x (torch.sin(torch.cumsum(f, dim0) / 2e2) 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim0) / 2e2) x x.to(device) print(x.shape) plt.plot(f)在信号处理领域短时傅里叶变换STFT是一种强大的工具而基于梯度下降的改进自适应短时傅里叶变换方法更是为处理各类复杂信号提供了新的思路。本文将介绍如何在Jupyter Notebook环境下执行这一算法并探讨其在多种信号类型中的迁移应用。算法运行环境 - Jupyter NotebookJupyter Notebook以其交互式编程的特性成为数据科学家和工程师们的宠儿。它允许我们逐段运行代码实时查看结果非常适合算法的调试与开发。改进的自适应短时傅里叶变换方法 - 基于梯度下降这种方法通过梯度下降策略自适应地调整短时傅里叶变换中的参数以更好地适应不同信号的特征。示例代码及分析下面来看一段示例代码这段代码生成了一个模拟信号并对其进行一些简单操作import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义采样率 sr 1e4 # 生成时间序列 t torch.arange(0, 2.5, 1/sr) # 构建频率相关函数 f torch.sin(2*np.pi*t) * 1e2 1e2 * torch.ones_like(t) 5e1 * t # 生成信号 x (torch.sin(torch.cumsum(f, dim0) / 2e2) 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim0) / 2e2) # 假设这里有device定义实际需根据环境设置 device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) x x.to(device) print(x.shape) plt.plot(f)采样率定义sr 1e4这里将采样率sr设置为10000Hz采样率决定了在单位时间内对信号采样的点数较高的采样率可以更精确地捕捉信号的细节。时间序列生成t torch.arange(0, 2.5, 1/sr)使用torch.arange函数生成从0到2.5秒的时间序列步长为1/sr即每个采样点之间的时间间隔。频率相关函数构建f torch.sin(2*np.pi*t) * 1e2 1e2 * torch.ones_like(t) 5e1 * t这个f函数结合了正弦波、常量和线性增长部分。正弦波部分torch.sin(2np.pit)1e2提供了周期性变化常量部分1e2torch.ones_like(t)使信号有一个基础的偏移线性增长部分5e1 * t则添加了随时间变化的趋势。信号生成x (torch.sin(torch.cumsum(f, dim0) / 2e2) 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :] x torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim0) / 2e2)这里通过对f进行累积求和后再经过正弦变换并添加一些随机噪声来生成信号x。之后又添加了另一个正弦信号进一步丰富了信号的复杂性。设备处理与形状打印device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) x x.to(device) print(x.shape)这段代码根据是否有CUDA设备来决定将数据放在GPU还是CPU上处理然后打印出信号x的形状。绘制图形plt.plot(f)最后使用matplotlib库绘制出f的图形方便直观地观察其变化。算法的可迁移性该算法具有广泛的可迁移性能够应用于以下多种信号类型金融时间序列分析股票价格、汇率等随时间变化的数据帮助预测市场趋势。地震/微震信号研究地震活动特征监测地震活动趋势。机械振动信号诊断机械设备的运行状态检测故障隐患。声发射信号用于材料损伤检测、结构健康监测等领域。电压/电流信号在电力系统中分析电能质量、故障诊断等。语音信号语音识别、语音合成等应用的基础处理。声信号如环境噪声分析、水下声信号处理等。生理信号ECG, EEG, EMG辅助医疗诊断分析心脏、大脑、肌肉等生理活动。通过这种基于梯度下降的改进自适应短时傅里叶变换方法我们能够更有效地处理和分析各种信号为相关领域的研究和应用提供有力支持。希望这篇博文能让你对该算法有更深入的理解欢迎大家在评论区交流探讨。