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RSS订阅原创 ubuntu20.04搭建wordpress时出现问题汇总
系统中没有安装software-properties-common软件包，而add-apt-repository命令是该软件包的一部分。系统的软件源中没有包含要安装的php8.1软件包相关信息。添加包含php8.1的 PPA。
2025-01-22 14:08:05
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原创 [人工智能自学] Python包学习-Matplotlib
Matplotlib是一个2D绘图的包。在深度学习中，训练模型时通常会记录训练损失随训练轮次（epoch）的变化，可以很好地展示变化趋势。Matplotlib 通常与 NumPy 和 SciPy（Scientific Python）一起使用。
2025-01-12 21:32:13
402
原创 [人工智能自学] Python包学习-pandas
紧接上篇numpy的学习教程它建立在 NumPy 库的基础之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得在 Python 中进行数据操作变得更加容易和高效。Pandas 提供了丰富的功能，包括：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等。数据转换：改变数据的形状、结构或格式。数据分析：进行统计分析、聚合、分组等。数据可视化：通过整合 Matplotlib 和 Seaborn 等库，可以进行数据可视化。
2025-01-12 21:11:10
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原创 [人工智能自学] Python包学习-numpy
由于我并非该专业，我在学习之前google了几个比较靠前的人工智能学习路径：本贴为自学笔记，来源均会在后续贴出。使用方法：与其挨个看不如把大框架抛到ai里让它给你讲。。。
2025-01-11 23:13:08
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原创 【人工智能自学】数学基础
章节内容主要来自《深度学习中的数学》涌井良幸 和 《Mathematics for machine learning》第一本的练习：https://www.ituring.com.cn/book/2593其中第二本的练习：https://mml-book.com。
2025-01-11 18:51:35
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原创 滤波器设计（九）-2D Z变换
参考资料来自：https://booksite.elsevier.com/samplechapters/9780123814203/Woods_3.1_through_3.3.pdf和Poularikas A. D. “Two-Dimensional Z-Transform”The Handbook of Formulas and Tables for Signal Processing.Ed. Alexander D. PoularikasBoca Raton: CRC Press LLC,
2024-12-08 22:38:59
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原创 滤波器设计（八）-McClellan-Parks design algorithm
与窗函数法比较：窗函数法是另一种常见的 FIR 滤波器设计方法。与窗函数法相比，McClellan - Parks 算法能够更精确地控制滤波器的频率响应。窗函数法通常只能得到一些较为简单的频率响应形状，而 McClellan - Parks 算法可以实现更复杂、更任意的频率响应。与频率采样法比较：频率采样法是根据在离散频率点上指定的频率响应值来设计滤波器。McClellan - Parks 算法在逼近精度上通常优于频率采样法，因为它是基于切比雪夫逼近的，可以在整个频带上均匀地控制误差。
2024-12-08 22:27:35
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原创 比较频谱图和自回归模型
频谱图是显示给定频率范围内信号强度随时间变化的图表。使用颜色光谱，它指向信号能量最高的频率并显示能量随时间的变化。生成步骤：相同数据集帧数的差别：500：50：作用：有助于振动在不断变化的环境中进行分析，因为它有助于定义系统的动态行为。
2024-12-08 22:12:34
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原创 窗函数长度对系统的影响
对于一个信号，其在时域和频域的分辨率是相互制约的，不能同时任意地精确。对于一个窗函数w[n]，如果其在时域的宽度（用Δt表示，衡量信号在时间上的集中程度）和在频域的宽度（用Δω表示，衡量信号在频率上的集中程度），它们满足不等式ΔtΔω1/2。
2024-12-08 21:44:23
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原创 随机信号基础
Let X be a random variable (r.v.), the probability distribution function isPx(x)=P(X≤x)P_x(x) =P(X ≤x)Px(x)=P(X≤x) ,the probability density function (pdf)概率密度函数：Expectation of Random Variables随机变量期望：Mean value:平均值：Mean square value：Variance:n-t
2024-12-08 01:41:21
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原创 滤波器设计（七）-2D FIR 滤波器
使用不同误差标准设计的滤波器可能会有很大差异。对于零相位滤波器近似的基函数：（the basis functions of the。按照 Kaiser 在一维情况下的方法，可以通过实验得出滤波器阶数 N 的公式，设计滤波器的一种方法是选择滤波器的系数来最小化该误差的某些函数，例如它的。由于零相位滤波器中脉冲响应的对称性，乘法和加法的次数可以大约减少一半。是理想滤波器的impulse-res和fre-res。对于许多滤波器设计问题，所需的滤波器行为是通过。是待设计的滤波器的im-res和fre-res。
2024-12-06 00:40:08
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原创 滤波器设计（五）-Kaiser window及其参数
凯泽窗的定义为：通过调整β和M，可以在旁瓣幅度和主瓣宽度之间进行权衡。当窗函数更平缓地渐变（增大）时，傅里叶变换的旁瓣变小，但主瓣变宽；当β不变，M增大时，主瓣宽度减小，但旁瓣的峰值幅度不受影响。
2024-12-05 19:57:36
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原创 滤波器设计（三）-S平面到Z平面的映射
*稳定性：**如果的极点在s平面左半部分，那么它在z平面的映射点会在单位圆内，这意味着因果稳定的连续时间滤波器通过双线性变换后会映射为因果稳定的离散时间滤波器。虽然也能用于设计低通滤波器，但对于高通连续时间滤波器设计向高通离散时间设计的映射就不适用了，因为高通连续时间滤波器不是带限的，会出现混叠问题。: 避免了脉冲不变性中会遇到的混叠问题，因为它把平面的整个虚轴都映射到了平面的单位圆上。H c(s) 表示连续时间系统函数，H (z) 表示离散时间系统函数。（用于离散时间系统）之间的代数变换。
2024-12-05 15:50:04
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原创 滤波器设计（二）-IIR 与 滤波器稳定性判断
将连续时间滤波器转换为离散时间滤波器的方法，其核心思想是在离散化过程中保持脉冲响应的对应关系hnTdhcnTd其中 T_d 是sampling interval（采样间隔）这意味着离散时间的冲激响应序列h[n]的值是通过对连续时间冲激响应hc在采样时刻tnTd进行采样，并乘以采样间隔Td得到的所以进一步推导出应 与Hejω∑k−∞∞HcjωTdj2πTdkHcjΩ0。
2024-12-05 15:31:14
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原创 Github+Hexo+Butterfly建站遇到问题汇总（二）
根据前文，我使用的时Hexo框架，主题使用的是Butterfly下面是对butterfly的一些美化和使用功能添加。
2024-07-31 18:58:56
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原创 github+Hexo+Butterfly建站遇到的问题汇总（一）
淘宝证书已经过期，最终更换淘宝源为：`$ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com。
2024-07-28 22:06:22
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原创 树莓派上运行yolo疲劳检测全过程（树莓派部分）
SDFormatter格式化TF卡下载镜像（yolo最好直接用有py3.9的版本，改版本太麻烦）win32diskimager烧录镜像。
2024-03-21 22:21:37
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原创 YOLOv5 common.py中DetectMultiBackend类中文注释
为多种后端（如 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等）提供统一接口的类。
2024-03-19 00:17:36
2029
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原创 【python准备内容】常用安装方法
网上各种途径下载whl格式安装包，放在编译器目录下的Scripts里面。some-package更换成你希望的库名。经常报错，一般会更换源。
2023-11-30 22:50:41
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原创 【报错】ModuleNotFoundError: No module named ‘typing_extensions‘
在这里找到相应版本，pip后都放在venv下，注意把一个py文件放进去，
2023-11-30 22:11:24
2269
原创 ISAR学习笔记二、2.6 雷达波型RADAR WAVEFORMS
fo is the operating frequency.工作频率与脉冲雷达对比，CW用来测瞬时变化率。
2023-11-25 17:08:55
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原创 ISAR学习笔记·一、傅里叶变换
Displaying the measure of the similarities of the original time-domain signal to those particular unique frequency bases generates the Fourier transformed signal, or the frequency domain signal.显示了原始时域信号和各特定频率基函数之间的相似度。积分说明g(t)的频率分量在所有时间点上的和，即信号在特定频点上的幅值。
2023-11-24 16:56:14
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原创 笔记软件obsidian超小白快速入门指南
我使用的方法是在win电脑上把ob放在OneDrive上，在平板（安卓）上下载onesync进行文件夹云同步，比较方便。b站|【Obsidian卡片盒笔记法】我如何利用Obsidian实现卡片盒笔记法|高级教程|Obsidian工作流分享。在设置中，新版本的ob可以打开实时预览，让你在编辑过程中就得到预览的效果，大大提升了界面的美观程度。总之，ob是一个自由化极高的软件，通过各种插件你可以自由地构建属于自己的ob框架。ps：研究ob的插件会投入大量的时间，如果只是为了构建知识库，其实这里基本够用了。
2023-11-11 15:52:59
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原创 【错误记录】anaconda粗暴安装dlib
C:\Users\sansh.conda\envs\drivingtest01\Lib\site-packages中，复制进去，打开pycharm，发现dlib不报错。这篇文章，直接将dlib和dlib.egg.info两个文件夹复制。
2023-10-06 20:58:51
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空空如也
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