可以使用傅里叶变换来分析数据中的变化,例如一个时间段内的自然事件. 天文学家使用苏黎世太阳黑子相对数将几乎 300 年的太阳黑子的数量和大小制成表格.对大约 1700 至 2000 年间的苏黎世数绘图. load sunspot.dat year = sunspot(:,1); relNums = sunspot(:,2); plot(year,relNums) xlabel('Year') ylabel('Zurich Number') title('Sunspot Data') 为了更详细地

电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

本文部分知识从以下文章学习: https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 傅里叶变换的知识 https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html FFT的知识 最近工作上在做关于音乐游戏的内容,其中需要分析音频找节奏点(或者说是重音点). 学习了一系列相关知识后,了解到一段音乐的波形图可以分解成不同频率的波形图,也就是由时域到频域的转换. 借用其他博主的图就比较容易理解了,如下所示. 波从时域到频域的转换可以通过傅里叶变换实现,关

目录 一.前言 二.傅里叶变换 1.傅里叶级数 2.傅里叶级数系数求解 2.1.求解方法 2.2.三角函数的正交性 2.3.系数求解过程 2.4.关于傅里叶级数的个人感悟 3.引入复指数 4.总结 三.离散傅里叶变换(DFT) 1.离散傅里叶变换的求解 2.C语言实现 3.引入复指数 4.什么是复平面 5.为什么DFT表达式里是负的 6.总结 四.快速傅里叶变换(FFT) 五.总结 一.前言 说来惭愧,本科专业是测控技术与仪器,四舍五入也算个电子信息人(虽然我不怎么承认,毕竟本科也没怎么听课,天

正弦信号输入 input 输入的原始信号 short [128] fir 滤波后的输出信号 SHORT [128] fft 傅里叶变换后的freq数据  float [128] rmroise 去除底噪后的fft数据  float[128] snr wav信号输入 input 这里有8位和32位.你研究下16位呗 For eight bit data use MOD(HEX2DEC(A7)+2^7,2^8)-2^7; For 32 bit data MOD(HEX2DEC(A7)+2^31,2^

一.数据导入 安装tushare模块包 pip install tushare http://tushare.org/ tushare是一个财经数据接口包 import numpy as np import matplotlib as plt import pandas as pd import tushare as ts #获取股票号为601318的股票信息 df=ts.get_k_data(") #将数据保存到本地,方便处理 df.to_csv("601318.csv",

一.姿势储备 股票交易,线性代数(分析股票),分位数(风险评估)... finace.yahoo.com 雅虎提供几乎所有股票api www.kaggle.com  有问题找社区 未完待续.....

数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 目录 数据分析04 /基于pandas的DateFrame进行股票分析.双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 需求2:双均线策略制定 需求1:对茅台股票分析 茅台股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据. tushare:财经数据接口包 pip install tushare 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期. 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期. 假如我从2010年1月1日开

    学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系.首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算.      学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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.

Android录音有MediaRecorder和AudioRecord两种方式,前者使用方便,可以直接生成录音文件,但是录音格式为aac和amr等等,都经过压缩处理,不方便进行音频分析. 而用AudioRecord可以得到PCM编码的原音频数据,可以用FFT对数据进行处理,简单分析声音的频率. 1.AndroidRecord录音 private static final String FILE_NAME = "MainMicRecord"; private static final i

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 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

如果用知乎,可以关注专栏:.NET开源项目和PowerBI社区 重点重点:我没有买股票,没有买股票,股市是个坑,小心割韭菜哦. 本文的初衷是数据分析(分析结果就不说了,就是想看看筛选点数据),只不过搞下来发现比我想象的要简单多了.本文采集的数据是:2000年到2018年2月份,上证和深证交易所所有的上市股票交易数据,按天采集,不是小时哦,有兴趣的朋友,可以稍微改造,做到实时(这和我就无关了). .NET开源文章目录:本博客.NET开源项目文章目录 本文原文地址:[开源]C#.NET股票历史数据采

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

#include <cufft.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #include <stdio.h> using namespace std; #define CHANNEL_NUM  31 //通道数.FFT次数 const int dataH = 32; //图像高度 const int dataW = 8;  //图像宽度 c

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             4.7782 + 7.707

阅读目录 1.数据采集需求 2.股市数据接口 3.数据库设计 4.关键信息采集 5.源代码和数据库 如果用知乎,可以关注专栏:.NET开源项目和PowerBI社区 重点重点:我没有买股票,没有买股票,股市是个坑,小心割韭菜哦. 本文的初衷是数据分析(分析结果就不说了,就是想看看筛选点数据),只不过搞下来发现比我想象的要简单多了.本文采集的数据是:2000年到2018年2月份,上证和深证交易所所有的上市股票交易数据,按天采集,不是小时哦,有兴趣的朋友,可以稍微改造,做到实时(这和我就无关了). .

很久之前就希望可以量化分析股票,那么国内的股票数据API也有个,最有名的就是tushare,然后还有baostock. 今天我们就来研究一下这个baostock吧. 首先,我们需要下载一个叫做anaconda的软件,它是用来作为部署python的环境的,非常方便. 在第二个标签中,我们可以看到有环境,然后可以新建一个 然后在其中运行: pip install baostock -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host

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