1024好累

最新推荐文章于 2024-10-24 21:34:44 发布
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分类专栏： 笔记
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这两天，抱着地图看，走到一处觉得不错打开地图标记一下，回头整理穿起来，就这样，突然一下发现我居然认识了这么多小区。

2020 - 1024 = 996 ？
Super 含 的博客
10-24 549
序 、1024 ，祝自己节日快乐 。同时也祝广大同行老哥们 ，节日快乐 ！ 本来今天想趁着自己的节日 ，写一篇技术博客 。后来想了想 ，还是算了吧 。在这个节日里 ，就不给自己写 BUG 了 ，不想在糟心了 。 以下内容纯属胡思乱想 No.1 刚入行 在我入行 Android 之后，移动端便开始了不景气的行情。每当通宵改 BUG 时 ，我常常抬头仰望天花板 ，心里不停的在嘀咕 “怪我咯、怪我咯 ” ！ 问一下 ，真的是怪我吗 ？ 我记得在我刚入行的时候 ，Android 手机还是属于低端的...
1024：程序员，你的身体还好吗？
张旭乾 - 全栈工程师/海归
10-24 1991
又到一年一度的 10 月 24 日程序员节了，按百度百科的定义，这一天的意义是拒绝加班： 百度百科：1024程序员节是广大程序员的共同节日。1024是2的十次方，二进制计数的基本计量单位之一。针对程序员经常周末加班与工作日熬夜的情况，部分互联网机构倡议每年的10月24日为1024程序员节，在这一天建议程序员拒绝加班。 然而反观现实中程序员的工作与生活，这一天的意义真的达到了吗？从几何时，程序员成了加班、996 的代名词，从以前业务做不完偶尔加班变成了现在的常态，不得不说一句俗话：这是时代的进步还是倒退？
关于1024，我有个疑问
无知人生，记录点滴
10-28 2209
1024程序员节，不只是商人会制造节日，程序员也会，但我们制造的这个节日真的真我们自己带来了什么利益吗？还是变向的给商人带来了利益？我们制造这个节日的目的、初衷是什么？就仅仅是一句空荡荡的空荡荡的口号吗？这样就真的不用再加班了吗？如何从本质上解决加班的问题？一、宣传但就在今年的10月24日，一家教育公司也庆祝了程序员节，引起了不少人的关注，这家公司就是在线少儿教育公司。一家教育公司为什么要过程序员
1024程序员节：谈谈自我感受
江一铭
10-24 1353
应 ：1024程序员节 | 全民狂欢，拒绝加班的一条博客 前文：写这篇博客的时候，正在加班，在北京，如果没猜错的话明天周日也会加。 不知道现在的你们是否也和我一样正在像这些邪恶势力低头，默默的加班。我相信有，一定有。 刚开始接触编程，大概是在初中，完全是因为兴趣，没想过它会真正的成为我生活中的一部分，要知道当你的兴趣爱好成为你的第一职业并支撑你生活的时候，你就会对它产生厌恶感，我不知道你们是不是这样，但拿我个人来说，我就是这样。从最开始玩vbs脚本，到后来偶然接触js脚本，从刚开始的一个小白到后来真正踏入编
【综合类型第 37 篇】又是一年 1024 程序员节
“Allen Su”的博客
10-24 941
1024 程序员节
1024希望往后面对一切都能平常心
一介散修
10-24 473
望诸位1024之后开发的程序无bug，测试的程序稳定运行；收入大把大把！！！希望自己对自己再多一点耐心！！！
1024 的那天，我这个三线的程序员是这样度过的
沉默王二
11-04 4448
人生其实就是这样，会陷入低谷，就像会堵车一样，但堵车过后，一切都要照旧。你看，今天的太阳，升起了！
《1024，程序人生，这个属于我们的特殊日子》
10-24 861
经历了，便成长了。失去了，便拥有了。
当程序员真的好累——IT界那些笑话
03-03 1063
IT界那些有意思的短笑话 （1）winrarsetup.rar （2） （3）需求已经确定了 （4）不要对一个程序员说：你的代码有bug。他的第一反应是：1，你的环境有问题吧；2，傻逼你会用吗。如果你委婉地说：你这个程序和预期的有点不一致，你看看是不是我的使用方法有问题。他本能地会想：操，是不是出bug了！ （5）IT业内有10种人，1种会二进制，另1种不会。 （6）他散尽万贯家财，终...
大专累计算机一级考试试题.docx
05-27
在计算机中，1MB（兆字节）等于1024×1024字节，也就是1048576字节。了解这些基本的存储单位对于理解计算机存储空间和文件大小非常重要。 计算机能够直接识别和执行的语言是机器语言。机器语言是一种低级语言，由0...
1024程序员节｜从无数bug中磨炼出的光，格外耀眼！
技术专家
10-20 494
程序员 常把误解拿来自黑，用工作承载兴趣 虽然平凡，但也有理想，渴望让世界不一样 为了正常交付，经常熬夜加班，从不喊累 为了修复 bug，随时携带电脑，从不抱怨 程序员用0和1编织世界，为我们的生活带来超多幸福感： 你们优化算法，让配送更快捷； 你们分析路况，让出行更顺畅； 你们修复 bug，保障资金安全； 你们调校算法，让生活更智能。 普通平凡的你们，做着伟大的事情！ 默默无闻的你们，持续改变着世界！ 传智1024程序员节 表白所有程序员 时间呼啸，“1024程序员节”正迎面而来，黑马程序员再一次与你
我用两个月时间，终于把优快云付费资源项目玩明白了！
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白话机器学习
07-22 2万+
关于项目的定位，这是一个知识付费项目，根据市场研究机构的数据显示,到2023年,全球知识付费市场规模将达到2000亿美元，所以说知识付费的前景是十分广阔的，当下互联网时代信息大爆炸，80后、90后、00后群体对知识付费的认可度也大幅提升，同时这群作为知识付费的主流人群已经具备了更强的消费能力，而且对于知识付费的需求更高。目前整个知识付费领域仍然在发展起步的初期，尽快在知识付费领域布局可以帮助我们在这波红利中获得一份不错的收益。而且个人认为，
HCIP-Datacom-Core Technology V1.0 培训教材（PPT）.rar
06-09
关于HCIP-Datacom认证培训资料，请注意以下重要信息： 官方资料获取途径： 华为官方课程材料仅通过授权培训中心提供 建议访问华为企业技术支持官网（e.huawei.com）查询最新课程信息 联系当地华为授权培训中心（HALP）获取正规培训服务 推荐备考资源： $$ \text{备考资料} = \left{ \begin{array}{l} \text{《HCIP-Datacom-Core Technology 官方考试大纲》} \ \text{华为产品文档（支持网站技术白皮书）} \ \text{ENSP模拟器实验手册} \ \text{华为社区技术论坛案例分享} \end{array} \right. $$ 核心技术重点领域： exam_keypoints = [ "网络架构设计（SDN/NFV）", "路由协议高级应用（OSPFv3, BGP路由策略）", "IPv6过渡技术", "MPLS VPN原理与实践", "QoS部署方案", "网络安全实施方案" ] 实验环境搭建建议： 使用华为eNSP模拟器完成至少80%的拓扑实验 重点练习VXLAN、MPLS VPN等复杂组网场景 建议配置日志记录：[Huawei] info-center enable 最新考试动态： 建议定期查看华为认证官网更新，当前版本V1.0重点关注： $$ \frac{\partial}{\partial t}(\text{网络自动化能力}) > \text{传统配置技能} $$ 如需了解具体技术点解析或实验配置示例，请告知具体方向，我将提供详细说明。备考时请注重理论与实践结合，建议预留至少30%的学习时间用于实验验证。
【东吴证券】大炼化周报：市场供应下滑&成本端支撑，长丝价格走强-2025-01-04.pdf
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(源码)基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城.zip
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# 基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城 ## 项目简介 本项目是基于VUE3+SSM框架构建的在线宠物商城，涵盖前台用户界面与后台管理界面。用户能够在前台浏览宠物商品并完成购买，管理员可通过后台对商品、用户等进行管理。 ## 项目的主要特性和功能 1. 前台功能 用户注册与登录实现用户账号创建及登录系统。 浏览宠物商品支持用户查看各类宠物商品信息。 购买宠物商品提供完整的购买流程。 其他相关功能如个人中心、订单管理等。 2. 后台功能 管理员登录保障后台管理的安全性。 商品管理可执行添加、修改、删除商品操作。 用户管理实现对用户信息的查看、修改、删除等。 订单管理对订单进行全面管理。 其他相关管理功能包括系统设置、数据统计等。 ## 安装使用步骤 假设已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作 1. 配置数据库
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(源码)基于Arduino的多线程LED控制器.zip
06-09
# 基于Arduino的多线程LED控制器 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino平台的多线程LED控制器，旨在通过模拟多线程的方式实现多个LED灯的独立控制。通过该系统，用户可以实现复杂的LED灯光效果，如闪烁、渐变等，而不需要担心单线程的延迟问题。 ## 项目的主要特性和功能 多线程模拟通过时间片轮转的方式模拟多线程，实现多个LED的独立控制。 灵活的灯光效果支持多种灯光效果，包括闪烁、渐变、呼吸灯等。 易于扩展代码结构清晰，易于添加新的LED控制逻辑或扩展更多的LED灯。 ## 安装使用步骤 1. 下载源码用户已经下载了本项目的源码文件。 2. 安装Arduino IDE确保已安装最新版本的Arduino IDE。 3. 连接硬件将LED灯连接到Arduino的数字引脚上，确保连接正确。 4. 上传代码打开Arduino IDE，加载项目中的主文件，然后点击“上传”按钮将代码上传到Arduino板。
我把一个信号做了VMD分解得到5个IMF，对每个IMF通过matlab自带的函数'[IMF_power, IMF_fre] = periodogram(IMF, [], [], fs, "onesided", 'power'); "来计算功率谱，然后累IMF功率谱中的点加'total_power_imfs(k) = sum(IMF_power);"，最后把IMF1功率谱的累加结果除以IMF1-IMF5的累加结果的和得到一个占比，这个占比有意义吗
03-19
<think>好的，我现在需要帮用户分析他们使用VMD分解信号后计算IMF功率谱占比是否有意义。用户的具体操作是将信号分解为5个IMF，用MATLAB的periodogram函数计算每个IMF的功率谱，然后累加每个IMF的功率谱得到total_power_imfs，再将IMF1的累加结果除以总和得到占比。用户想知道这个占比是否有意义。 首先，我要确认用户的目标是什么。通常，计算IMF的功率谱占比可能用于分析不同模态在信号中的能量分布，这可能有助于特征提取、故障诊断或信号去噪等应用。用户可能想了解某个特定IMF（比如IMF1）在整体信号中的能量贡献，从而判断其重要性。 接下来，我需要理解用户的计算过程是否正确。他们使用periodogram计算每个IMF的功率谱，然后对每个IMF的功率谱进行累加，得到每个IMF的总功率。然后将IMF1的总功率除以所有IMF的总功率之和，得到占比。这个过程在数学上是合理的，因为功率谱密度（PSD）的积分等于信号的总功率，所以累加功率谱密度值确实能近似总功率。 然后，我需要考虑这种占比的意义。主要取决于应用场景。比如，在故障诊断中，特定频率成分的能量增加可能指示故障，因此对应的IMF占比可能更重要。如果用户是想找出主导模态，这个占比可以反映各模态的相对能量，帮助确定主要成分。 但需要注意几个问题。首先，VMD分解的准确性会影响结果。如果K值（IMF数量）选择不当，可能导致模态混叠，使得某个IMF包含多个实际成分，或一个成分被分到多个IMF中，这样占比可能失真。其次，periodogram方法本身的估计误差，比如方差较大，是否会影响结果的可靠性。用户可能需要考虑使用更平滑的PSD估计方法，如Welch方法，来提高准确性。 另外，用户是否考虑了残差？VMD分解后的残差可能包含噪声或未分解的低能量成分，如果忽略残差，总功率只计算IMF部分，可能影响占比的解释。例如，如果残差能量较高，IMF的占比总和可能小于100%，此时用户的计算可能低估了IMF1的实际贡献。 还需要提醒用户检查IMF的物理意义。例如，IMF1通常是高频成分，可能对应噪声，而低频IMF可能包含趋势或主要信号。如果用户计算占比是为了去噪，IMF1的高占比可能意味着信号中有大量高频噪声，但需要结合具体应用判断。 此外，用户是否进行了多组实验？单一信号的占比可能具有偶然性，建议分析多个样本以验证结果的稳定性。例如，在机械振动分析中，不同工况下的IMF能量占比可能有不同表现，需要统计验证。 最后，是否需要进一步分析方法，如包络谱分析或与其他特征参数结合，来增强结果的解释性。例如，结合中心频率分析，可以更准确地判断IMF对应的物理过程。 总结来说，用户的占比计算在数学上是合理的，但实际意义需结合分解质量、应用场景、残差处理等因素综合判断。需要确保VMD参数合适，PSD估计准确，并考虑领域知识来解释结果。</think>### **IMF功率谱占比的意义与注意事项** 您通过计算**IMF功率谱占比**来分析各模态的能量分布，这种方法在信号处理中具有实际意义，但需结合**分解质量**和**应用场景**综合判断。以下是具体分析与建议： --- ### **一、计算方法的合理性** 1. **数学基础** - 功率谱密度（PSD）的积分反映信号总能量，您通过累加离散功率谱点 $\text{total\_power\_imfs}(k) = \sum \text{IMF\_power}$ 近似计算IMF的总能量，符合能量守恒原理。 - 占比公式 $\text{占比} = \frac{\text{IMF1总功率}}{\sum_{k=1}^5 \text{IMF}_k \text{总功率}}$ 能够量化IMF1在整体模态能量中的贡献。 2. **物理意义** - 若IMF1占比显著高于其他模态（如占比 > 50%），表明信号能量集中在高频或主导成分（如冲击、噪声等）。 - 若各模态占比接近（如均约20%），则信号可能由多频成分均衡叠加构成。 --- ### **二、适用场景与典型应用** 1. **特征提取** - **故障诊断**：轴承故障信号中，故障特征频率对应的IMF占比升高，可用于故障定位。 *示例*：若IMF3中心频率为 $120\ \text{Hz}$（对应外圈故障特征频率），其占比突增可指示故障。 - **生理信号分析**：ECG信号中，QRS波能量集中在某IMF，占比变化可反映心率异常。 2. **信号去噪** - 高频IMF（如IMF1）若占比极低（如 < 5%），可能为噪声，可通过阈值滤除。 3. **模态重要性排序** - 通过占比排序，可优先保留高能量IMF进行后续分析（如机器学习特征输入）。 --- ### **三、关键注意事项** 1. **VMD分解质量** - **模态混叠**：若预设的模态数 **K=5** 不合理，可能导致能量“泄漏”。 *验证方法*：检查各IMF中心频率间距，若相邻频率差 < 信号分辨率 $\Delta f = \frac{f_s}{N}$，需减少 **K**。 - **残差能量**：VMD残差（未被分解的低频趋势）可能携带能量，忽略残差会低估总能量。 *建议*：将残差加入总功率计算，即 $\text{总功率} = \sum_{k=1}^5 \text{IMF}_k + \text{残差}$。 2. **功率谱估计误差** - `periodogram` 方法方差较大，可能高估/低估真实功率。 *改进方案*：采用 **Welch法**（分段平均）提高估计精度： ```matlab [IMF_power, IMF_fre] = pwelch(IMF, hann(1024), 512, [], fs, 'power'); ``` 3. **频率分辨率与带宽** - 若信号采样率 $f_s$ 较低或数据长度 $N$ 较短，功率谱分辨率不足，可能导致能量分配失真。 *示例*：$f_s=1000\ \text{Hz}$，$N=1000$ 时，$\Delta f = 1\ \text{Hz}$，可区分 $10\ \text{Hz}$ 与 $12\ \text{Hz}$；若 $N=100$，则 $\Delta f = 10\ \text{Hz}$，无法区分。 4. **IMF物理意义** - 高频IMF（如IMF1）可能对应噪声，占比高不一定代表有用信息。 *对策*：结合时域波形与包络谱分析，验证IMF是否包含有效特征。 --- ### **四、实际案例分析** #### **案例1：轴承振动信号分解** - **目标**：检测内圈故障。 - **步骤**： 1. VMD分解为5个IMF，计算各IMF功率占比。 2. 发现IMF2占比从正常状态的15%升至故障状态的45%。 3. 检查IMF2中心频率为 $160\ \text{Hz}$，与理论故障特征频率 $f_{\text{BPFI}}=158\ \text{Hz}$ 吻合。 - **结论**：IMF2占比突增可有效指示故障。 #### **案例2：语音信号去噪** - **目标**：去除环境噪声。 - **步骤**： 1. VMD分解为5个IMF，计算各IMF占比。 2. IMF1占比达40%，但时域波形呈现高频随机波动。 3. 剔除IMF1后重构信号，信噪比（SNR）从10 dB提升至18 dB。 - **结论**：IMF1高占比反映噪声主导，可安全滤除。 --- ### **五、改进建议** 1. **结合多指标评估** - 除功率占比外，补充 **中心频率**、**样本熵**、**相关系数** 等指标，增强结果鲁棒性。 2. **参数优化** - 使用粒子群算法（PSO）优化VMD的 **K** 和 $\alpha$，确保分解质量。 3. **残差分析** - 计算残差能量占比，避免遗漏低频趋势成分。 --- ### **总结** 您的功率谱占比计算**有意义**，但需注意： - 验证VMD分解参数（尤其是 **K** 值）是否合理。 - 检查功率谱估计方法（推荐Welch法替代Periodogram）。 - 结合残差能量与物理意义解释结果。 若需具体代码实现（如优化K值或Welch法），可进一步提供示例！
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