Matplotlib:窄轨道变量的变换 - 腾讯云开发者社区

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线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响

在应用计量经济分析中，有两个基础且重要问题需要关注：改变因变量和（或）自变量的测度单位（the units of measurement）对OLS估计量将产生什么样的影响？...变量测度单位变换对结果解读的影响执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。...表1展示了一个示例数据的变量描述性统计结果。...，OLS回归的拟合效果（goodness-of-fit）不依赖于因变量或是自变量测度单位的变化而改变。...上述结果还缺少因变量单位为 $1、自变量单位为0.01时的回归结果。为此，表4展示了所有可能的组合。

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信号与系统新讲03-单位脉冲在时域和频域的体现

1677篇原创内容公众号写这个的原因是因为这个概念在后面频繁的出现单位脉冲信号不是一个普通函数，而是一个广义函数（分布），具有以下性质：且它可以理解为“无限窄、无限高、面积为 1”的尖峰 ——...广义函数不再广义-在信号与系统中的应用单位脉冲信号的傅里叶变换来计算它的傅里叶变换：因此：时域 vs 频域图像域别表达式含义时域瞬间爆发的无限窄峰频域所有频率分量强度都为 1（...右侧：频域响应（sinc 函数）傅里叶变换后是一个 sinc 函数：越小 ⇒ 主瓣越宽、越趋于“常数”；最终趋近于理想频谱，这正是单位脉冲的频域特性。...时域收窄 → 频域扩展（极限就是时域是一条线，那对应的频域就是放飞自我了）对应**极限情形 ⇒ ⇒ **；这正是“单位脉冲 = 所有频率全强度合成”的真实含义。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟不同宽度的矩形脉冲（逼近 δ(t)） T_values = [1.0, 0.5, 0.2,

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Python模拟太阳-地球-月亮运动模型

前期准备【开发工具】 Python版本：3.6.4 【相关模块】 pygame模块、matplotlib模块、numpy模块，以及一些Python自带的模块。...【环境搭建】安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。模型构建 ?...代码实现（1）简单版这里我们先用 pygame 来实现一个简单版本的，也就是不考虑月球公转轨道和地球公转轨道的夹角，即 φ 取 0，其代码实现如下： ? 效果如下： ?...（2）复杂版复杂版用 matplotlib 实现，即考虑月球公转轨道和地球公转轨道的夹角，其代码实现如下： ? 效果如下： ?...其中，月球绕地球的轨道为薰衣草（lavender）色，月球绕太阳的轨道为紫（purple）色，地球绕太阳的轨道为小麦（wheat）色。

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信号处理之功率谱原理与python实现

，是对随机变量均方值的量度，是单位频率的平均功率量纲；也就是说，对功率谱在频域上积分就可以得到信号的平均功率，而不是能量。...于是，功率谱、能量谱、幅值谱之间的紧密关系主要表述为：能量谱是功率谱密度函数在相位上的卷积，也是幅值谱密度函数的平方在频率上的积分；功率谱是信号自相关函数的傅里叶变换，能量谱是信号本身傅立叶变换幅度的平方...scipy.fftpack import fft, fftshift, ifft from scipy.fftpack import fftfreq import numpy as np import matplotlib.pyplot...# 引入python库 import mne from mne.datasets import sample import matplotlib.pyplot as plt # sample的存放地址...""" 设置更窄频率范围设置fmin和fmax来指定频率的跨度。

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傅里叶变换到小波变换

本文按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序，记录傅里叶变换到小波变换的演化过程。一、傅里叶变换傅里叶变换的不足: 对非平稳过程，傅里叶变换存在局限性。...窗太宽太窄都有问题：窗太窄，窗内的信号太短，会导致频率分析不够精准，频率分辨率差。窗太宽，时域上又不够精细，时间分辨率低。这里插一句，这个道理可以用海森堡不确定性原理来解释。...用窄窗，时频图在时间轴上分辨率很高，几个峰基本成矩形，而用宽窗则变成了绵延的矮山。但是频率轴上，窄窗明显不如下边两个宽窗精确。所以窄窗口时间分辨率高、频率分辨率低，宽窗口时间分辨率低、频率分辨率高。...傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数：这个基函数会伸缩、会平移（其实本质并非平移，而是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。这个基函数不断和信号做相乘。...，变量只有频率ω，小波变换有两个变量：尺度当伸缩、平移到这么一种重合情况时，也会相乘得到一个大的值。

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小波变换通俗解释版

两排峰是对称的，所以大家只用看一排就行了。是不是棒棒的？时频分析结果到手。但是STFT依然有缺陷。使用STFT存在一个问题，我们应该用多宽的窗函数？窗太宽太窄都有问题： ? ?...窗太窄，窗内的信号太短，会导致频率分析不够精准，频率分辨率差。窗太宽，时域上又不够精细，时间分辨率低。（这里插一句，这个道理可以用海森堡不确定性原理来解释。...用窄窗，时频图在时间轴上分辨率很高，几个峰基本成矩形，而用宽窗则变成了绵延的矮山。但是频率轴上，窄窗明显不如下边两个宽窗精确。所以窄窗口时间分辨率高、频率分辨率低，宽窗口时间分辨率低、频率分辨率高。...这个基函数会伸缩、会平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。...从公式可以看出，不同于傅里叶变换，变量只有频率ω，小波变换有两个变量：尺度a（scale）和平移量 τ（translation）。尺度a控制小波函数的伸缩，平移量 τ控制小波函数的平移。

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SINC 函数新视角：方波（矩形脉冲）在频域里的自然形状（数学角度）

积分上界、下界是固定常数 → 在频域中出现；频率变量在分母里是因为“对指数积分时出现 ”这两个表达是从傅里叶变换的角度解释矩形窗在频域中为什么会出现 sinc 函数。...“频率变量在分母里是因为‘对指数积分时出现 ’” 这个意思是说，傅里叶变换中频率变量出现在分母中，源自于在时域信号与复指数的积分过程中，所得到的频域响应公式中有一个与频率相关的项。...具体来看，傅里叶变换的公式是：这里指数项产生了复频率变量，当你对时域信号进行积分时，得到的频域响应有一个与频率成反比的因子。那为什么会有的项呢？...对于矩形窗而言，时域的信号会有一个固定的长度，而在做傅里叶变换时，复指数函数会因其频率成分的变化，在频域产生一个以为尺度的衰减项；最后频率变量出现在分母中，意味着频率越大，频域响应会越小。...可以很直观地看到：D 小（窄脉冲）谱主瓣更宽，高频肩部抬得更高；D 大（宽脉冲）谱主瓣更窄，高频比较快掉下去。

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NASA数据集——TANSO-FTS 运行前 11 年收集的测量数据中得出二氧化碳（CO2）干空气摩尔分数（XCO2）的估计值

ACOS 2 级标准产品（ACOS_L2S）的轨道颗粒被用作输入。 ACOS "数据集包含所有探测数据的二氧化碳（CO2）柱平均干空气摩尔分数，并尝试对其进行检索。...摘要日本温室气体观测卫星（GOSAT）上的碳观测热和近红外传感器-傅立叶变换光谱仪（TANSO-FTS）自 2009 年 4 月以来一直在返回数据。...此外，还将第 9 版 ACOS GOSAT XCO2 结果与 NASA 轨道碳观测站-2（OCO-2）使用第 10 版（v10）ACOS L2FP 算法得出的 XCO2 估算值进行了比较。...此外，还生成了一套新的月度超级精简文件，其中仅包含每次卫星观测的最基本变量，为入门级用户提供了一个轻量级卫星产品，供其进行初步探索（CaltechDATA，https://doi.org/10.22002...pip install matplotlib !

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傅里叶反变换和拉普拉斯反变换中12π系数的由来

傅里叶变换：把一个信号分解成不同频率的正弦波的叠加。傅里叶反变换：将这些正弦波重新组合起来，还原成原来的信号。...接下来看拉普拉斯的：插一个推导，其实拉普拉斯就是在上面傅里叶的公式两边乘了衰减变量，直接就变换了。当拉普拉斯变换的复变量s取纯虚数时，拉普拉斯变换就退化为傅里叶变换。...F(s)：复频域函数 s：复变量 j：虚数单位 γ：实数，满足积分路径在F(s)的所有极点的右侧在拉普拉斯里面的积分变量是一个复变量，也叫含参积分，好像还没有复习，一会儿学习。...根据傅里叶变换的对称性，我们可以得出：傅里叶变换{e^(iωt)} = 2πδ(ω) 也就是说，e^(iωt)的傅里叶变换是一个在ω=0处有无限大值的狄拉克δ函数。...时域的无限窄脉冲：为了在频域中只包含一个频率成分，对应的时域信号必须是一个无限窄的脉冲，即狄拉克δ函数。

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技术分享 | Spark RDD详解

所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。...实际上依赖关系可以分两种，窄依赖和宽依赖：窄依赖：子RDD中的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块；宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。...例如：map变换，子 RDD中的数据块只依赖于父RDD中对应的一个数据块； groupByKey变换，子RDD中的数据块会依赖于多有父RDD中的数据块，因为一个key可能错在于父RDD的任何一个数据块中...第二，数据丢失时，对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复；对于宽依赖则要将祖先RDD中的所有数据块全部重新计算来恢复。...（4）RDD内部的设计每个RDD都需要包含以下四个部分： a.源数据分割后的数据块，源代码中的splits变量 b.关于“血统”的信息，源码中的 dependencies变量 c.一个计算函数（该RDD

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数据平滑9大妙招

多项式拟合的一般形式如下：$$y(x) = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + \ldots + a_n x^n$$其中，$x$是自变量，$y(x)$是依赖于$x$的因变量，$a_0,a_1...卡尔曼滤波的主要用途包括：状态估计：卡尔曼滤波可以用于估计线性或非线性动态系统的状态变量，尤其是在系统中存在不完全或噪声观测的情况下。这对于跟踪运动物体、导航、定位以及环境感知等应用非常有用。...小波变换的主要特点包括：多尺度分析：小波变换能够在不同尺度上分解信号，因此可以检测信号中的局部特征，从高频细节到低频整体。...数据压缩：小波变换可以用于数据压缩，通过保留主要的小波系数，可以减小数据的存储空间和传输带宽。特征提取：小波变换可以用于从信号中提取特征，用于模式识别、分类和检测任务。...它特别适用于光谱数据，因为它可以去除仪器噪声和光谱线的窄化。平滑度可调：通过调整窗口大小和多项式阶数，可以控制滤波器的平滑度。

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Direct3D学习（六）：动画基础（1）动画和运动中的时间

基于时间的动作时间单位：ms 速度慢的电脑可以通过丢帧来保证动画的速度在Windows中读取时间用timeGetTime()函数，详见MSDN 可以在函数的开头用静态变量来存储时间： void...，包括时间和变换矩阵： typedef struct sKeyframe { DWORD Time; D3DMATRIX matTransformation; } sKeyframe...].Time)/TimeDiff; 由这个标量值可以插值出当前的变换矩阵： // Calculate the difference in transformations D3DXMATRIX matInt.../ 1000.0f * (float)ElapsedTime); } 沿轨道的运动即不受用户控制沿预定轨道的运动直线轨道这个简单，知道起点、终点和当前的标量值就可求出： D3DXVECTOR3...P0~P3是那4个控制点，s是scalar值定义路径复杂路径是一系列的轨道的组合，不仅是直线或曲线的问题，有时候是两者的结合 ?

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AVFoundation详细解析（一）视频合并与混音

a、配置轨道信息 1，计算变化的长度，确保变换的长度不大于最小的视频的长度的一半；思考1：demo中是如何计算小于一半，为何要小于一半？...4，计算直接播放和变换的时间； // 确保最后合并后的视频，变换长度不会超过最小长度的一半 CMTime transitionDuration = self.transitionDuration...同时定义passThroughLayer直接播放的视频轨道操作指令，并设置passThroughLayer为passThroughInstruction的视频轨道操作指令集合； 3，根据视频所在对应轨道...1，新建音频轨道参数集合； 2，根据视频所在索引，新建当前音轨的参数trackMix1，设置变换时间内音量从1.0到0.0； 3，根据视频所在索引，新建另外一条音轨的参数trackMix2，设置变换时间内音量从...思考思考1 通过timescale*2，再用CMTimeMinimum；处于中间的视频要经历两次变换，故而变换的长度不能大于最小视频长度的一半；思考2 音轨插入的函数有开始点和持续时间，只要保证区间不重叠

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傅立叶分析和小波分析之间的关系？（通俗讲解）

窗太宽太窄都有问题：窗太窄，窗内的信号太短，会导致频率分析不够精准，频率分辨率差。窗太宽，时域上又不够精细，时间分辨率低。（这里插一句，这个道理可以用海森堡不确定性原理来解释。...用窄窗，时频图在时间轴上分辨率很高，几个峰基本成矩形，而用宽窗则变成了绵延的矮山。但是频率轴上，窄窗明显不如下边两个宽窗精确。...傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数： ? 这个基函数会伸缩、会平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。...从公式可以看出，不同于傅里叶变换，变量只有频率ω，小波变换有两个变量：尺度a（scale）和平移量 τ（translation）。尺度a控制小波函数的伸缩，平移量 τ控制小波函数的平移。...不过更准确一点的表述应该是：一个信号不能在时空域和频域上同时过于集中；一个函数时域越“窄”，它经傅里叶变换的频域后就越“宽”。如果有兴趣深入研究一下的话，这个原理其实非常耐人寻味。

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如何使用Grid中的repeat函数

但是，auto-fit和auto-fill可以根据可用空间的大小，设置不同数量的轨道。这使得它们在没有媒体查询的响应式布局中非常方便。下面我们将对它们进行详细介绍。第二个参数指定了要重复的轨道数。...现在列的宽度是固定的，即使容器太窄也不会改变。...当浏览器变窄时，"auto"列继续变窄，直到达到min-content阈值。 image.png 在上面的演示中，只有当每一列达到min-content阈值时，div 才会开始溢出容器。...在宽屏幕浏览器上，五列的间距均为 1fr。在较窄的设备上，列会越来越窄。一旦达到 60px 和 8vw 之间的较低值，就会停止缩小。...因此，在窄屏幕上，我们仍然会发现内容悬挂在容器外；要做到完全响应式，还有很长的路要走。

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从密度矩阵产生自然轨道-理论篇

对于一个给定的体系和确定的波函数方法，是固定的，因此若换成另一组正交归一的轨道，便会对应一个新的矩阵，写成公式就是其中这其中有个特殊的酉变换尤其重要：存在一个特殊的...占据轨道的占据数也仍是2，即因此RHF正则占据轨道（及其任意酉变换）本身也是自然轨道。 ...前两种的轨道占据数严格为1，因此alpha/beta正则占据轨道（及其任意酉变换）本身亦是自然轨道；后两种则需要对角化相应的密度矩阵得到（见下文），轨道占据数是小数，SNO占据数范围[-1,1]，UNO...在此一般形式的波函数下，若自然轨道经过酉变换中间的矩阵不再是对角矩阵，只是对称矩阵。因此对于一般形式的波函数，自然轨道是唯一的，正则轨道或其他类型的轨道不能充当自然轨道的角色。...我们已经知道如何求自然轨道及其占据数，接着回到原有的情形：假设有一套普通的正交归一轨道（例如，Boys局域轨道，UNO轨道等等），它是自然轨道的酉变换，则对应的占据数矩阵为可见，只需先求出变换关系

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模拟布朗运动

Geometric Brownian Motion (GBM) Simulation of Brownian Motion 模拟布朗运动和其他连续鞅 import numpy as np import matplotlib.pyplot...Geometric Brownian Motion (GBM) 几何布朗运动是如下SDE的解：，其中是布朗运动给定初始值，有给定不同的的值，模拟一条的轨道。...plt.plot(t, path, label=f'$\mu={mu}, \sigma={sigma}$') plt.suptitle(f'$S_0=10, \mu={mu}, \sigma={sigma}$的几何布朗运动的轨道...plt.plot(t, path, label=f'$\mu={mu}, \sigma={sigma}$') plt.suptitle(f'$S_0=10, \mu={mu}, \sigma={sigma}$的几何布朗运动的轨道...通过这个轨道图，也容易看出，几何布朗运动是对股票价格的良好模拟，能代表CAMP模型中股票的期望收益率，而是股票风险的度量！对于任意时间，是一个对数正态分布随机变量。

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电磁轨道炮设计-基于模型的系统工程（20181001更新）

图 1 电磁轨道炮的简单物理原理图1展示了电磁轨道炮最基本的形式。直流电脉冲的环路上包括两根导电的轨道和一个跨接在轨道上的可移动电枢。...注意图4是SOI的行为，而图3是整个领域的行为。不过，它们通过图3中Railgun生命线上的状态不变量符号链接起来，展示了操作场景不同阶段的轨道炮状态。 ?...下文我们将会讨论到，这个模型可以作为MATLAB Simulink分析模型的模型变换的基础。 ?...插入了SysML参数图，链接到model1，z轴1毫米相当于轨道长度1米使用Syndeia，我们可以通过模型变换连接，从NX中的CAD模型创建包含关键CAD参数的SysML块，标为model1，放在图...· 外在的另一个方法是模型变换，即用一部分架构模型来在仿真工具中创建全等的模型。分析师向这个初始模型添加可执行的仿真所需的公式和其他基础设施。

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【深度学习实验】卷积神经网络（二）：自定义简单的二维卷积神经网络

==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html conda install matplotlib...库版本介绍软件包本实验版本目前最新版 matplotlib 3.5.3 3.8.0 numpy 1.21.6 1.26.0 python 3.7.16 scikit-learn 0.22.1 1.3.0...卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势，它能够自动学习到具有层次结构的特征表示，并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。...二维互相关运算（corr2d）【深度学习实验】卷积神经网络（一）：卷积运算及其Pytorch实现（一维卷积：窄卷积、宽卷积、等宽卷积；二维卷积）_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https...接着调用conv对象的forward方法，对fake_image进行卷积操作，并将结果保存在output变量中。最后输出output的形状。

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【深度学习实验】卷积神经网络（一）：卷积运算及其Pytorch实现（一维卷积：窄卷积、宽卷积、等宽卷积；二维卷积）

==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html conda install matplotlib...库版本介绍软件包本实验版本目前最新版 matplotlib 3.5.3 3.8.0 numpy 1.21.6 1.26.0 python 3.7.16 scikit-learn 0.22.1 1.3.0...卷积神经网络在图像处理方面具有很强的优势，它能够自动学习到具有层次结构的特征表示，并且对平移、缩放和旋转等图像变换具有一定的不变性。...我们可以按照以下步骤进行一维卷积（窄卷积）计算：第一个元素的计算：(1 * 1) + (1 * -2) + (-1 * 1) = -2 第二个元素的计算：(1 * 1) + (-1 * -2) + (...，卷积一般默认为窄卷积；而目前的文献中，卷积一般默认为等宽卷积。

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