# 2021-01-05 #「Python」- 杂记

本文介绍了Python源文件编码声明的方法及标准,并详细讲解了如何利用集合进行并集、交集和差集的操作。

# 指定文件编码

-「Working with utf-8 encoding in Python source
-「Correct way to define Python source code encoding
-「PEP 263 -- Defining Python Source Code Encodings
-「2.1.4. Encoding declarations
根据官方文档所述,只要第一行或者第二行匹配正则表达式coding[=:]\s*([-\w.]+)则会被视为编码声明。

所以对于# -*- coding: utf-8 -*-coding: utf-8才是关键部分。

# yield

-「python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释

# 运行脚本后进入交互模式

-「Enter Interactive Mode In Python

# In Python Script
import code
code.interact(local=locals())

# In Shell
python -i foo.py

# 交集、并集、差集

-「python获得两个数组交集、并集、差集的方法

set_a = set(foo_a)
set_b = set(foo_b)

# 并集
set_a.union(set_b)

# 差集
set_a.difference(set_b) # 仅存与a中的元素

# 交集
set_a.intersection(set_b)
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。
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