一、有理函数z变换的部分分式展开 如果信号的z域表示式X(z)X(z)X(z)是有理函数，设X(z)X(z)X(z)的有理分式表示为： X(z)=b0+b1z−1+b2z−2+⋯+bmz−m1+a1z−1+a2z−2+⋯+anz−nX(z)=\frac{b_{0}+b_{1}z^{-1}+b_{2}z^{-2}+{\cdots}+b_{m}z^{-m}}{1+a_{1}z^{-1}+a_{2}z^{-2}+{\cdots}+a_{n}z^{-n}} X(z)=1+a1​z−1+a2​z−2+⋯+an​z−nb0​+b1​z−1+b2​z−2+⋯+bm​z−m​ MATLAB信号处理工具箱提供了一个对X(z)X(z)X(z)进行部分分式展开的函数residuez，其语句格式为： [R,P,K]=residuez(B,A)[R,P,K]=residuez(B,A) [R,P,K]=residuez(B,A) 其中，B，A分别表示X(z)X(z)X(z)的分子与分母多项式的系数向量；R为部分分式的系数向量；P为极点向量；K为多项式的系数。若X(z)X(z)X(z)为有理真分式，则K为零。下面 ...

实现数据的高效二进制格式存储最简单的方法之一是使用Python内置的pickle序列化。pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘的to_pickle方法： 1234567891011121314import pandas as pdframe = pd.read_csv("examples/ex1.csv")print(frame)print("转化为二进制格式存储")frame.to_pickle("examples/frame_pickle")# 结果 a b c d message0 1 2 3 4 hello1 5 6 7 8 world2 9 10 11 12 foo转化为二进制格式存储 可以通过pickle直接读取被pickle化的数据，或是使用更为的方便的pandas.read_pickle： 12345678910111213141516···print("读取pickle文件")result = pd ...

一、离散时间系统的响应 离散时间LTI系统可用线性常系数差分方程来描述，即： ∑i=0Naiy(n−1)=∑j=0Mbjx(n−j)\sum^{N}_{i=0}{a_{i}y(n-1)} = \sum_{j=0}^{M}{b_{j}x(n-j)} i=0∑N​ai​y(n−1)=j=0∑M​bj​x(n−j) 其中，ai(i=0,1,2,...,N)a_i(i=0,1,2,...,N)ai​(i=0,1,2,...,N)和bi(i=0,1,2,...,M)b_i(i=0,1,2,...,M)bi​(i=0,1,2,...,M)为实常数。 MATLAB中函数filter可对差分方程在指定时间范围内的输入序列所产生的响应进行求解。函数filter的语句格式为：y=filter(b,a,x)，其中，x为输入的离散序列：y为输出的离散序列；y的长度与x的长度一样；b与a分别为差分方程左端与右端的系数向量。下面的示例，使用MATLAB命令绘制出当激励信号为x(n)=(1/2)nu(n)x(n)=(1/2)^nu(n)x(n)=(1/2)nu(n)时，系统3y(n)−4y(n−1)+2y(n−2) ...

在MATLAB中通常有两种方法表示信号。一种是用向量表示，另一种时用符号运算的方法来表示。用MATLAB语句表示出信号后，就可以利用MATLAB的绘图命令绘制出直观的信号波形。 一、连续时间信号的表示 连续时间信号是指自变量的取值范围是连续的，且对于一切自变量的取值，除了有若干不连续点以外，信号都有确定的函数值与之对应。**从严格意义上来讲，Matlab并不能处理连续信号，在Matlab中，是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的，当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好地近似出连续信号。**下面，学习连续时间信号用向量或符号运算来表示的两种方法。 对于连续时间信号f(t)f(t)f(t)可以用两个行向量表示。第一个行向量是用来定义自变量t的，t=t1:d:t2t=t_{1}:d:t_{2}t=t1​:d:t2​其中t1t_1t1​为初始值，ddd为步长，t2t_2t2​为终止值。第二个行向量fff为连续信号f(t)f(t)f(t)在向量ttt所定义的样值。下面的代码简单演示了sin(t)sin(t)sin(t)的产生： 1234% 用Matlab表示f(t)=si ...

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对其进行了总结，其中read_csv和read_table可能是今后用的最多的。 以上函数的选项可以划分为以下几个大类： 索引：将一个或多个列当作返回的DataFrame处理，以及是否从文件、用户获取列名； 类型推断和数据转换：包括用户定义值的转换、和自定义的缺失值标记列表等； 日期解析：包括组合功能，比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列； 迭代：支持对大文件进行逐块迭代； 不规整数据问题：跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要东西（比如由成千上万个都好隔开的数值数据）。 下面将简单的介绍这些函数将文本数据转换为DataFrame时所用的技术。由于工作中实际碰到的数据可能十分混乱，一些数据加载函数（尤其是read_csv）的选项逐渐变得复杂起来。pandas文档有这些参数的例子，如果在阅读某个文件感觉很难，可以通过相似的足够多的例子找到正确的参数。 其中一些函数，比如pandas.read_csv，有类型推断功能，因为列数据的类型不属于数据类型。也就是说，你不需要指定列的类型到底是数值 ...

这将是Pandas入门篇的最终篇了，人看麻了。 一、带有重复标签的轴索引 直到目前为止，所有范例都有着唯一的轴标签（索引值）。虽然许多pandas函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。来看看下面这个简单的带有重复索引值的Series： 12345678910111213141516171819import pandas as pdobj = pd.Series(range(5), index=["a", "a", "b", "b", "c"])print("-----obj-----")print(obj)# 索引的is_unique属性可以告诉你它的值是否是唯一的print("-----obj.index.is_unique-----")print(obj.index.is_unique)# 结果-----obj-----a 0a 1b 2b 3c 4dtype: int64-----print ...

一、唠唠近况 开学我就大三了，时间飞逝呀！两个月的暑假接近尾声，还算是充实。近况，一方面暑假准备的论文已经交由老师修改了，最后应该是由我检查全文语法错误而结束，最终投出去。另一方面，又又又在准备下一篇论文，初步想法是在原网络中融入LSTM。经过两天的网上冲浪，CSDN看了，视频也看了，最后发现还ChristopherOlah大佬的一篇Understanding LSTM Networks – colah’s blog最经典了，因此做部分记录，大部分都是翻译的啦。 二、了解RNN网络 在传统RNN中，模块将具有非常简单的结构，例如单个tanh层。 LSTM是针对传统RNN存在"长期依赖"问题而设计的网络架构，这并不是说RNN你能处理"长期依赖"。事实上通过认为的选定参数，RNN绝对有能力处理这种“长期依赖”，但这是一件吃力不讨好的事情。LSTM通过三个"门"的设计，连接长短期记忆，从而帮助RNN减轻了处理"长期依赖"问题的压力。下面是ChristopherOlah对RNN处理长、短期问题的综述： 有时，我们 ...

一、前言 昨天部署Qexo后台时，把之前安排为图床的域名给错用（😀该死呀！）。本来是打算把后台的域名给换掉的，后来想像好久没用过正则表达式了，所以借此机会编写一个读取所有.md文件然后替换文章中原域名的Python短代码。 二、正文 具体代码如下，详细注释都写在代码里面了： 123456789101112131415161718192021222324import reimport os# 读取.md文件并替换链接def replace_links(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: content = file.read() # 使用正则表达式找到包含'https://blog.gan1ser.top'的链接 pattern = r"(https://blog\.gan1ser\.top)(/.*)" replaced_content = re.sub(pattern, r ...

此教程是基于安知鱼-使用 Github Action 自动部署，在此基础上修改autodeploy.yml文件实现自动部署到云服务器端，除去部署到服务器端的部分本篇不做介绍，可参考安知鱼的文章。 一、修改YML文件 假设你已成功完成Github静态页面自动部署，在autodeploy.yml文件尾部添加以下代码即可： 123456789- name: 部署到云服务器 uses: cross-the-world/scp-pipeline@master with: host: ${{ secrets.USER_HOST }} user: ${{ secrets.USER_NAME }} pass: ${{ secrets.USER_PASS }} connect_timeout: 10s local: './public/*' remote: /www/wwwroot/hexo 注意：remote参数写入服务器端 ...