在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
本实验的目标是让您感到惊讶,您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息,但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标,您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
本文主要介绍基于T3处理器的MQTT通信协议开发案例,讲解内容主要包括了MQTT通信协议简介、概述、应用场景以及Mosquitto工具安装、mqtt_client案例和mqtt_sinewave_pub案例等。
问题起因: Joyous.c [c] #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { const double PI=4.0*atan(1.0); //输入正整数n,输出n度的正弦,余弦函数值 int n; double f,s1,c1; scanf("%d",&n); f=n*PI/180; s1=sin(f); c1=cos(f); printf("%.2lf,%.2lf\n",s1,c1); return
波浪曲线控件,其实是之前一个水波进度条控件的一个核心,其实就是利用正弦曲线来生成对应的坐标进行绘制,把这个功能单独提取出来,是为了更详细的研究各种正弦余弦等拓展效果,当时写这个效果的时候,参考的是网上android绘制的水波效果的代码,然后自己重新理解以后,整理成Qt的版本,拓展了部分效果比如可以设置浪的高度,浪的密度,密度越大越浪,^_^,演示控件效果提供了滑块来设置对应的参数。
了解傅里叶级数在电路分析和傅里叶级数方程中的重要性,同时深入了解该分析工具的工作原理。
电源输出方式可以分为方波和正弦波两种,它能够为我们在断电后提供5-10分钟的时间,供用户完成存盘和紧急的工作, 方波和正弦波控制器的选择还是挺让人纠结的,下面就简单对比下正弦波和方波的优缺点以及两者之间的区别,来扩展我们对于UPS不间断电源的认识和了解。
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的正弦叠加随机。结合前两篇文章介绍的正弦扫频和宽频随机,本篇仍分别从时域和频域的角度来讲解正弦叠加随机,以方便理解”
默认情况下,Win10的linux子系统(WSL)是只能使用命令行程序的。所有图形界面的程序都无法执行。
本文带来的是基于瑞芯微RK3568J + 紫光同创Logos-2的ARM + FPGA多通道AD采集处理与显示案例。
来源:深度学习爱好者本文共3100字,建议阅读6分钟本文最清晰通俗的介绍傅里叶变换。 这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的,没有之一,直接把你当做小学生来讲,通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么,还告诉你傅里叶变换能干什么。难能可贵的是,你可以通过手动绘制图案和拖动滑块来加深读傅里叶变换的理解。 可以点击链接: https://www.jezzamon.com/fourier/index.html 查看动画! 傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么,
来源:机器学习杂货店 本文约3100字,建议阅读6分钟本文分享一篇关于傅立叶变换理解的文章。 这篇文章可以说是介绍傅里叶变换最清晰通俗的,没有之一,直接把你当做小学生来讲,通过大量的动画不但告诉你傅里叶变换是什么,还告诉你傅里叶变换能干什么。 难能可贵的是,你可以通过手动绘制图案和拖动滑块来加深读傅里叶变换的理解。 动画链接: https://www.jezzamon.com/fourier/index.html 傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么,为什么
原文链接:https://github.com/Jezzamonn/fourier 译者:virtualwiz
逆变电源是一种采用电力电子技术进行电能变换的装置。随着电力电子技术的发展,逆变电源的应用越来越广泛,但应用系统对逆变 电源的输出电压波形特性也随之提出了越来越高的要求,因为电源的输出波形质量直接关系到整个系统的安全和可靠性指标。随着数字信号处理技术的发展,以 SPWM控制方式设计的逆变电源越来越受到青睐。本文介绍的SPWM逆变电源就是采用PIC单片机来实现SPWM控制和正弦波方式输出,而且电路简单,性能安全可靠,灵活性强,同时可以降低谐波,提高效率。 SPWM逆变器结构 逆变电源的拓扑结构有多种形式,
傅里叶变换是一种在各个领域都经常使用的数学工具。这个网站将为你介绍傅里叶变换能干什么,为什么傅里叶变换非常有用,以及你如何利用傅里叶变换干漂亮的事。就像下面这样:
K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。 K空间中的数据点和图像空间中的数据点并不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。事实上,K空间中的数据正是图像空间中的数据作二维傅立叶变换的结果(图1),也就是说,我们的“大脑图像”可以被看作是由一系列频率、相位、方向各异的二维正弦波叠加而成的,而K空间的数据正表示了图像的正弦波组成。因此,为了理解如何从K空间中的数据变换得到图像空间中的数据,我们必须首先理解傅立叶变换。
SPWM(Sinusoidal PWM)法是一种比较成熟的,目前使用较广泛的PWM法。前面提到的采样控制理论中的一个重要结论:冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性的环节上时,其效果基本相同。SPWM法就是以该结论为理论基础,用脉冲宽度按正弦规律变化而和正弦波等效的PWM波形即SPWM波形控制逆变电路中开关器件的通断,使其输出的脉冲电压的面积与所希望输出的正弦波在相应区间内的面积相等,通过改变调制波的频率和幅值则可调节逆变电路输出电压的频率和幅值。
傅里叶是一位法国数学家和物理学家,他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文,论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布,论文里有个在当时具有争议性的决断:任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表,而后在近50年的时间里,拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号,如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 那到底谁才是正确的呢?拉格朗日的观点是:正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的,但是,我们却可以用正弦信号来非常逼近地表示它,逼近到两种方法不存在能量差异,这样来理解的话,那傅里叶是正确的。
这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能
“经过前几篇文章的铺垫,终于可以回归到实质性问题,哪种试验条件更恶劣?本篇先从最简单的试验讲解:半正弦冲击”
电磁干扰无处不在,每个设计人员又必须面对。为了有效抑制,通常要从解决信号完整性问题入手。本内容摘录自《信号完整性与电源完整性分析》,从时域由浅入深的过渡到频域,并从此角度阐述了信号上升边与系统带宽的内在联系。紫色文字是超链接,点击自动跳转至相关博文。
本文主要介绍基于全志科技T3(ARM Cortex-A7)国产处理器的8/16通道AD采集开发案例,使用核芯互联CL1606/CL1616国产AD芯片,亦适用于ADI AD7606/AD7616。CL1606/CL1616与AD7606/AD7616软硬件兼容。
古代的勾三股四弦五中说的弦就是我们要说的正弦,也就是直角三角形中的斜边,叫做弦,股就是人的大腿,古人称直角三角形长的那个直角边就叫做股。
从上图中 , 可以大概分辨出信号 , 比上一篇博客 【数字信号处理】相关函数应用 ( 正弦信号 的 自相关函数 分析 | 在白噪声中检测正弦信号 ) 中 , 叠加后的信号 明显很多 , 下图是上一篇博客中叠加后的信号 :
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一,它在实用性、易学性和生态系统方面具备独特优势。本博客将深入探讨 Python 在各个领域的实际应用,以及它的库、框架和工具的丰富生态系统。通过具体实例,展示 Python 的强大功能和灵活性,让您深刻理解为什么它荣登第一编程语言的宝座。
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将用较少的篇幅介绍振动耐久试验中的半正弦冲击。”
using ::frexp; //返回value=x*2n中x的值,n存贮在eptr中
第一章:设计要求 第二章:整体思路 第三章:具体电路设计 1、MIC放大电路 2、功率放大电路 3、正弦波发生电路 4、方波发生电路 5、加法电路 6、Line-in电路 7、音频调节电路 第四章:总结 第五章:附录
③ 音频数字化 : 将 模拟信号的音频 , 通过 采样 , 量化转换 为有限个 数字表示的 离散序列 ;
文章来自:http://www.elecfans.com/engineer/blog/20140527344277.html
根据我多年喝奶茶的经验,像这种效果用 Shader 做就再简单不过了,最终的效果如下:
Excel中计算反三角函数需要用到反余弦函数(ACOS)、反正弦函数(ASIN)和反正切函数(ATAN)。函数ACOS是用来计算指定数值的反余弦值的,公式为:=ACOS(number)。
我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是 2012 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者……
参考 【数字信号处理】基本序列 ( 正弦序列 | 数字角频率 ω | 模拟角频率 Ω | 数字频率 f | 模拟频率 f0 | 采样频率 Fs | 采样周期 T ) 博客 ;
搞电的宝宝们都跟功率因数打过交道,但真正能深刻理解它的却不多,许多宝宝们简单地把功率因数理解为电压和电流相位差的余弦值就是功率因数,即cosφ,其中φ为电压与电流的相位差。其实这种理解相当片面,这个概念只适用于稳态正弦交流电路且电路的参数是线性的情况下,并不能普遍适用于各种复杂的非正弦和非线性交流电路。要深刻理解功率因数的概念,必须要深刻理解有功功率、无功功率和视在功率的概念。 1 瞬时功率。在讲上述三个功率之前,有必要先讲一讲瞬时功率,宝宝们都知道,电压乘以电流就等于电功率。不失普遍性
正弦脉宽调制法(SPWM)是将每一正弦周期内的多个脉冲作自然或规则的宽度调制,使其依次调制出相当于正弦函数值的相位角和面积等效于正弦波的脉冲序列,形成等幅不等宽的正弦化电流输出。
文章目录 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 一、正弦信号 的 自相关函数 分析 ---- 正弦信号 A \sin \omega n , 其 幅度 A = 1 , 功率 P_s = 0.5 , 下图是该正弦信号的函数图 : 📷 白噪声信号 N(n) , 方差 1 , 信噪比 \rm SNR = -3dB , 信号长度为 512 ; 下图是 正弦信号 s(n) = A \sin \omega n 与 白噪声信号 N(n) 叠加后的 函数图 : 📷 从上图中 , 基本看不
SVPWM是近年发展的一种比较新颖的控制方法,是由三相功率逆变器的六个功率开关元件组成的特定开关模式产生的脉宽调制波,能够使输出电流波形尽可能接近于理想的正弦波形。空间电压矢量PWM与传统的正弦PWM不同,它是从三相输出电压的整体效果出发,着眼于如何使电机获得理想圆形磁链轨迹。SVPWM技术与SPWM相比较,绕组电流波形的谐波成分小,使得电机转矩脉动降低,旋转磁场更逼近圆形,而且使直流母线电压的利用率有了很大提高,且更易于实现数字化。
无论是处理声音和图像信号,都必须用到傅立叶变换。其实除了这些“正经”用途,它还能做一些有意思的事情。
本讲使用两个 DDS 产生待滤波的信号和matlab产生带滤波信号,结合 FIR 滤波器搭建一个信号产生及滤波的系统,并编写 testbench 进行仿真分析,第五讲、第六讲开始编写 verilog 代码设计FIR滤波器,不再调用IP核。
Iα由Ia、Ib、Ic共同投影决定,根据几何原理,Iα=Ia-cos(60°)*Ib-cos(60°)*Ic,即是Iα=Ia-0.5*Ib-0.5*Ic
傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。
从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了?我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。
滑膜变结构控制的一本非常经典的好书,特意制作了详细的目录,方便大家阅读! 章节:第1章 绪论 第2章 线性系统的滑模变结构控制 第3章 非线性系统的滑模变结构控制 文件:n459.com/file/25127180-476148064
举个例子,使用一个包含每小时电力消耗数据的数据集作为参考。能源消耗数据集通常属于时间序列数据,其最终目的是利用过去的数据来预测未来的消耗量,因此这是一个很好的应用案例。尽管温度、湿度和风速等外部特征也会对能源消耗产生影响,但在这里我会着重关注时间序列特征的提取和转换。
永磁同步电机里的有许许多多的角,矩角、功角、功率因数角、内功率因数角、初始角、初相角…这些五花八门的角经常把许多同学搞晕菜,它们都是谁跟谁的夹角?都有啥用途?它们之间又存在啥关系?什么时候该用什么角?本期就给大家捋一捋永磁同步电机里的那些角。
介绍信号完整性就必须说说S参数,在我们仿真和测试中经常会用的S参数,S参数的全称为Scatter 参数,即散射参数,是在传输线两端有终端的条件下定义出来的,一般是50Ω。我们把传输通道作为一个黑盒子看待,S参数描述的是这个黑盒子本身的频域特性。通过S参数,我们能看到传输通道的几乎全部特性,例如信号的反射,串扰,损耗,都可以从S参数中找到有用的信息,我们以反射为例了解下S参数。
无刷直流电机是在有刷直流电动机的基础上发展来的,具有无极调速、调速范围广、过载能力强、线性度好、寿命长、体积小、重量轻、出力大等优点,解决了有刷电机存在的一系列问题,广泛应用于工业设备、仪器仪表、家用电器、机器人、医疗设备等各个领域。由于无刷电机没有电刷进行自动换向,因此需要使用电子换向器进行换向。无刷直流电机驱动器实现的就是这个电子换向器的功能。
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