LDC，公众号【轻松学编程】

1、读取图像信息2、图像放大3、图像增强4、获取图像（合照，单人照）中人脸的编码

1.读取数据库波形数据：波形，特征，标签2. 数据预处理流程3. 特征工程优化4. 聚类算法选择5. 聚类质量评估6. 结果分析与解释7.验证准确率

1、获取振动信号2、数据预处理：去直流偏移、带通滤波3、计算信号包络 (希尔伯特变换)4、峰值检测5、计算动态阈值6、计算最小样本间隔7、峰值筛选8、结果分析、统计信息9、可视化结果

把振动波形转声音并播放

1、使用传感器采集机械故障诊断产生的振动信号波形2、对波形进行小波变换等预处理3、分析其指标：峰度(Kurt)、负熵(NE)、d -范数(DN)、修正平滑指数(MSI)4、通过这些指标可预判机械是否有故障

1. 信号生成：生成或加载振动信号数据（模拟或实际数据）。2. 预处理：预处理数据，如去噪、去趋势、加窗。3. FFT计算：应用FFT得到频谱。4. 基频检测：找到基频及其谐波。5. 谐波提取：在预期谐波频率附近搜索实际峰值,提取各次谐波的幅值或能量。6、计算谐波次数7、计算总谐波失真

1、轴承故障信号包络分析2、通信系统：SSB调制解调3、波浪信号相位分析

1、生成噪声2、可视化结果3、保存波形文件4、播放噪声

1、基础信号 正弦波、脉冲函数、阶跃函数、斜坡函数、方波、sinc曲线、矩形波2、信号合成 叠加噪音3、波形展示 原始波形、叠加波形、FFT、PSD、卷积4、各种滤波器 1.限幅滤波器 2.中位值滤波器 3.递推中位值滤波器 4.算数平均值滤波器 5.递推算数平均数滤波器 6.中位值平均滤波器 7.限幅平均滤波器 8.一阶滞后滤波器 9.加权递推平均滤波器 10. 消抖滤波器 11.限幅消抖滤IIR、FIR滤波器

python绘制方波信号

1、生成振动信号2、使用sinc插值方法进行重采样3、播放声音4、绘制信号波形

1、在QT界面上设置好信号频率，采样频率，采样点数2、使用np构建sin函数3、使用matplotlib画出4、分别分析合成信号的FFT频域信息

1、通过signal.find_peaks获取极大值2、获取极大值下标3、获取极大值对应的值4、获取极大值的下标间距（就是隔多远有一个极大值）5、获取极大值间距的标准差、方差、均值、最大值6、图形展示波形图并标记极大值

PyQt5开发的DSP信号仿真系统具备的功能：1、生成基础信号波形[正弦波，脉冲函数，阶跃函数，斜坡函数，锯齿波，方波，常见非周期波形，sinc函数]2、各基础波形可以叠加3、可展示FFT频谱、信号卷积、功率频谱密度估计4、可以读取音频信号及分析5、各种滤波器

python把波形数据展示出来，然后通过声音模块播放出来

python波形峰值检测

python获取声音波形特征时域分析：均值,方差,标准差,最大值,均方根,偏度,峭度,波形因子, 峰值因子,脉冲因子,裕度因子频域分析：过零率、频谱中心、频谱滚降点、MFCC (梅尔频率倒谱系数)

python实现声音波形FIR滤波器对上映波形进行高通、低通滤波读取Excel表格高通、低通滤波参数显示滤波图形