Simple thoughts

• Don’t believe in myths—reason for yourself.
• Don’t follow “conventional wisdom”—often the things everybody knows are simply wrong!
• Don’t trust rumors or opinions—test things for yourself and base decisions on proven examples.
• Break apart a problem into simpler questions, and assemble the answers to each step into an elegant, efficient solution.
• Don’t do things in your programs when the database can do them better and faster.
• Understand the differences between the ideal and the real.
• Ask questions about and be skeptical of unjustified “company policies” for technical standards.
• Consider the big picture of what’s best overall for the requirements at hand.
• Take the time to THINK.

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
为了实现对 `quotes.toscrape.com` 网站上第一个名言块的爬取,可以使用 Python 中的 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来完成。以下是一个完整的示例代码,展示了如何实现这一目标: ### 完整代码示例 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 目标URL url = 'https://quotes.toscrape.com/' # 发送HTTP请求 response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 查找第一个名言块 first_quote = soup.find('div', class_='quote') if first_quote: # 提取名言内容 quote_text = first_quote.find('span', class_='text').text # 提取作者名字 author = first_quote.find('small', class_='author').text # 提取标签(class="tag") tags = [tag.text for tag in first_quote.find_all('a', class_='tag')] print(f'名言内容: {quote_text}') print(f'作者: {author}') print(f'标签: {", ".join(tags)}') else: print('未找到名言块') else: print('请求失败') ``` ### 代码说明 1. **发送HTTP请求**:通过 `requests.get()` 方法获取网页内容。 2. **检查请求状态**:确保返回状态码为 200,表示请求成功。 3. **解析HTML**:使用 `BeautifulSoup` 解析网页的 HTML 内容。 4. **查找第一个名言块**:通过 `soup.find()` 方法查找第一个具有 `class_='quote'` 的 `<div>` 元素。 5. **提取内容**: - 名言内容位于 `<span class="text">` 标签中。 - 作者名字在 `<small class="author">` 标签中。 - 标签是多个 `<a class="tag">` 元素,可以通过遍历提取所有标签[^3]。 ### 输出示例 运行上述脚本后,可能会得到如下输出: ``` 名言内容: “The world as we have created it is a process of our thinking...” 作者: Albert Einstein 标签: change, deep-thoughts, thinking, world ``` 该脚本能够有效地提取网站上的第一个名言块,并展示其内容、作者和相关标签。 ---
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