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RSS订阅原创 obsidian使用Pandoc导出含有图片的文件为Word格式时报错
obsidian使用Pandoc导出含有图片的文件为Word格式时报错，主要原因为obsidian中图片的路经不对，只需要把“文件与链接”下的“内部链接类型”改为“基于仓库根目录的绝对路径”即可，如下图所示：
2023-05-18 09:57:06
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原创 ChatGPT prompt (ChatGPT提示词）
我会写一些机器学习的概念，你的工作就是用通俗易懂的术语来解释它们。我的第一个建议请求是“我有一个没有标签的数据集。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。您将负责研究您选择的主题，并以论文或文章的形式展示研究结果。您的任务是确定可靠的来源，以结构良好的方式组织材料并通过引用准确记录。我的第一个建议请求是“我需要帮助写一篇针对18-25 岁大学生的可再生能源发电现代趋势的文章。
2023-03-29 19:52:23
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原创 matplotlib中【colormap】和【colorbar】的使用，以及用自己的颜色创建colormap
matplotlib中【colormap】和【colorbar】的使用，一个简单的例子
2022-09-24 10:45:30
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原创 【matplotlib】/【plt】中文设置为宋体，英文为Time New Roman
python中用matplotlib库画图时，把中文设置为宋体，英文设置为Time New Roman，有时候还需要显示公式。设置方法如下：import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import rcParamsimport numpy as npconfig = { "font.family":'serif', "font.size": 18, "mathtext.fontset":'stix', "font.s
2022-03-30 10:05:38
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原创 scipy 插值重采样
时间序列数据重采样，对比scipy.signal.resample()方法和scipy.interpolate.interp1d()方法。
2021-12-03 20:12:33
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原创 pytorch中把ImageFolder划分做K折交叉验证的代码框架
在图像分类任务中，有时候需要把图像数据分为K折做交叉验证，以评估模型的性能。但是在pytorch中并没有相应的代码，因此自己写了一个框架，以便调用import osimport torchfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision.transforms import ToTensorfrom PIL import Imagefrom skle
2021-10-12 18:32:11
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原创 自己定义一个python的logging类模块，方便其他程序调用
写于此，方便自己日后查找，直接复制到其他程序中使用import timeimport osimport colorlogimport loggingclass MyLogging(): log_colors_config = { 'DEBUG': 'white', # cyan white 'INFO': 'green', 'WARNING': 'yellow', 'ERROR': 'red', 'CRITI
2021-06-19 09:00:48
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原创 用3-sigma原则处理DataFrame中的异常值
自定义的两个函数定义一个对每一个特征（每一列）进行进行处理的函数，返回数值落在在（μ-3σ,μ+3σ)之外的行索引。只要有一个特征落在范围之外，则这一条样本被删除。def three_sigma(Ser1): ''' Ser1：表示传入DataFrame的某一列。 ''' rule = (Ser1.mean()-3*Ser1.std()>Ser1) | (Ser1.mean()+3*Ser1.std()< Ser1) index = np.arange
2021-06-04 08:46:21
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原创 pytorch中LSTM参数详解（一张图帮你更好的理解每一个参数）
对LSTM网络的理解对LSTM网络不理解的请看这篇博客，对新手比较友好，也很容易理解，只有理解了LSTM，才知道下面要讲的参数分别对应什么LSTM参数列表Pytorch中创建一个LSTM网络，参数列表如下：参数解释input_size输入数据的特征维数hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置，default=Truebatch_first这个要注意，通常我们输入的数据shape=(batc
2021-05-23 17:28:35
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原创 MATLAB曲线相减
问题现有两条曲线(x⃗1\vec x1x1,y⃗1\vec y1y1),(x⃗2\vec x2x2,y⃗2\vec y2y2)，两条曲线的坐标不一定对齐，点数不一定相同，即 x⃗1≠x⃗2\vec x1\neq \vec x2x1=x2，现要求两条曲线的差值。解决方法在网上找了一圈，没找到相关的函数，自己写了一个函数% 求y1-y2的差值function [x,y] = CurveSubtraction(x1,y1,x2,y2)fprintf('the length of x1 and
2021-05-12 20:44:18
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原创 MATLAB处理datetime数据类型
目录1.排序2.计算某一列累计和3.创建datetime类型（1）.创建datetime（2）.创建datetime向量或矩阵4.datetime相加减table可直接对datetime数据类型进行处理1.排序有如下的table，第一列为datetime类型，按照GameTime列排序使用manU = sortrows(manU,'GameTime')得到如下table2.计算某一列累计和使用cumsum函数来计算表manU中Point列的累计和。将结果赋给ptsTotptsTot
2021-04-23 19:42:05
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原创 MATLAB处理csv文件——table数据类型
读取csv文件用readtable()函数可读取csv文件为tablesummary()函数可查看table的信息EPL = readtable('EPLresults.csv')summary(EPL)创建table1.创建一个名为teamWins的table，包含team和w列teamWins = table(team,w)得到如下图所示把矩阵WDL转换成tablestats = array2table(WDL)stats = array2table(WDL,'Vari
2021-04-23 08:56:03
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原创 优先队列代码实现（python）
优先队列优先队列分为最大优先队列和最小优先队列。最大优先队列：无论入队顺序如何，都是最大元素优先出队，基于最大堆实现。最小优先队列：无论入队顺序如何，都是最小元素优先出队，基于最小堆实现。二叉堆结点“上浮”和“下沉”的时间复杂度是O(logn)O(logn)O(logn)，所以优先队列入队和出队的时间复杂度也是O(logn)O(logn)O(logn)。# 最大优先队列class PriorityQueue: def __init__(self): self.array
2021-04-16 21:15:27
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原创 二叉堆代码实现（python）
二叉堆二叉堆本质上是一种完全二叉树。堆的插入和删除操作，时间复杂度是O(logn),构建的复杂的是O(n)。二叉堆的存储方式为顺序存储，所有结点都存储在数组中def up_adjust(array=[]): ''' 二叉堆尾结点上浮操作 :param array: 原数组 :return: ''' child_index = len(array)-1 parent_index = (child_index-1)//2 temp = arr
2021-04-13 20:30:52
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原创 二叉树深度优先遍历及广度优先遍历（python）
二叉树创建class TreeNode: def __init__(self,data): self.data = data self.left = None self.right = Nonedef create_binary_tree(input_list=[]): ''' 构建二叉树 :param input_list: 输入数列 :return: node ''' if not isin
2021-04-13 20:25:03
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原创 MATLAB读取mat文件，遍历里面所有数据
把数据保存为mat文件将很多不同类型的数据保存到同一个mat文件里，只需用save命令即可，如下：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; B = [1 0; 0 1]; C = 'ABCXYZ'; D = 10; E = 1:100;F = ones(5);save DataForTest 运行之后得到一个名为DataForTest.mat的文件，里面包含这些数据。读取mat文件，遍历所有数据当我们使用load命令时TestData = load('Dat
2021-03-13 15:53:13
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原创 奇异值分解的原理、实现及应用
这是目录定义可视化奇异值分解的python写法应用1.读取图片2.奇异值分解3.取前30个奇异值对图像重构4.取前100个奇异值对图像重构5.图片绘制总结定义有一个 m×nm \times nm×n 的矩阵 AAA ，可以分解成如下形式A=UΣVT A = U \Sigma V^T A=UΣVT其中 U∈Rm×mU\in R^{m \times m}U∈Rm×m 和 V∈Rn×nV\in R^{n \times n}V∈Rn×n 均为单位正交阵，即有 UUT=IUU^T=IUUT=I 和 VV
2021-03-04 15:47:42
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原创 OMP算法
压缩感知：OMP算法压缩感知重构要解决的一个问题是事先存在完整数据 ccc 和 A=SFA=SFA=SF，观测到 y=Acy=Acy=Ac,现要在 AAA 和 yyy 已知的情况在求解 ccc。其中 y(M∗1)y(M*1)y(M∗1), S(M∗N)S(M*N)S(M∗N), F(N∗N)F(N*N)F(N∗N), c(N∗1)c(N*1)c(N∗1)。OMP算法流程MATLAB代码function [ x ] = OMP( y,A,t ) [M,N] = size(A); %传
2021-03-04 14:34:07
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原创 pandas中的时间转换、时间差转换为总秒数
相关函数pd.to_datetime 把时间字符串转换为时间格式pd.to_timedelta 可以把时间差转换为timedelta格式.dt.total_seconds() 可以计算时间差的总秒数例子1.把时间字符串转换为datetime格式df['起始时间'] = pd.to_datetime(df['起始时间'])df['终止时间'] = pd.to_datetime(df['终止时间'])2.计算时间差df['时间差'] = df['终止时间'] - df['起始时间
2021-03-01 17:09:56
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原创 MATLAB中的均值与方差求法（mean,var,std函数使用）
目录均值-mean()函数的用法方差var函数std函数均值-mean()函数的用法对于矩阵A：（1）mean(A,1)为对矩阵A的列求均值（2）mean(A,2)为对矩阵A的行求均值（3）mean(A)当传入的参数只有矩阵时，默认对列求均值（4）对整个矩阵求均值可用mean(mean(A))方差样本方差修正样本方差var函数var()函数可求样本方差和修正样本方差对矩阵A，var(A)返回每一列的修正样本方差，var(a)返回向量修正样本方差var(A,1)和var(a
2020-12-28 17:11:08
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原创 滚动轴承故障特征频率计算公式
依据滚动轴承的结构参数，可以计算出轴承滚道外圈故障、滚道内圈故障、滚动体故障和保持架故障所产生的特征频率,具体的计算公式如下：（1）外圈故障（2）内圈故障（3）滚动体故障（4）保持架故障式中：ddd代表滚动体直径，DDD表示滚道节径，α\alphaα表示轴承接触角，zzz表示滚动体个数，fff表示转频...
2020-12-27 19:41:25
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原创 机械振动信号13个频域指标
频域统计指标计算公式振动信号频域分析首先需要把信号的时域波形借助离散傅里叶变换转化为频谱信息，公式如下：式中：x(kΔt)x(k\Delta t)x(kΔt)为振动信号的采样值；NNN为采样点数；Δt\Delta tΔt为采样间隔；kkk为时域离散值的序号。求得频谱信息后，可根据频域统计指标公式计算相应的值，公式如下：python程序def get_fre_domain_feeatures(f,y): fre_line_num = len(y) p1 = y.mean()
2020-12-27 19:27:49
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原创 数据补全——BP问题求解
问题描述缺失数据补全原始数据有M个点，记为为xxx，现观测到K个点（K<M)，记为yyy，则yyy可以表示为采样矩阵SSS与原始数据相乘，即y=Sxy=Sxy=Sx其中SSS为K*M的矩阵。假设xxx对于FFF有稀疏表示，即x=Fcx=Fcx=Fc则观测信号可表示为y=Sx=SFcy=Sx=SFcy=Sx=SFc令A=SFA=SFA=SF，则y=Acy=Acy=Ac，缺失数据补全的问题可转化为BP问题求解，求解出ccc后，原始数据可由x=Fcx=Fcx=Fc算出。模型求解对于优化问题arg
2020-12-27 11:15:52
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原创 滑动平均滤波算法——MATLAB实现
算法原理滑动平均滤波算法的基本思想是设定一个宽度固定的滑动窗口，该窗口沿着时间序列滑动，同时取窗内数据的算术平均值作为输出值，而由输出值组成另一个数字序列，也就是滤波后的序列。设N为滑动窗口的宽度，若N=2k+1，输入、输出分别为x(n)x(n)x(n)和y(n)y(n)y(n)，则y(n)=12k+1⋅∑i=−ki=kx(n+i)y(n)=\frac{1}{2k+1}\cdot\sum^{i=k}_{i=-k}{x(n+i)}y(n)=2k+11⋅i=−k∑i=kx(n+i)MATLAB代码
2020-12-25 20:38:58
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原创 增广拉格朗日函数
对于优化问题argminz E(z)(1a)s.t.Cz−b=0(1b)\mathop{\arg\min}_{z} \ E(z)\qquad(1a)\\ s.t. \quad Cz-b=0 \qquad(1b)argminz E(z)(1a)s.t.Cz−b=0(1b)其增广拉格朗日函数被定义为：L(z,α,μ)=E(z)+αT(Cz−b)+μ∣∣Cz−b∣∣22L(z,\alpha,\mu)=E(z)+\alpha^T(Cz-b)+\mu||Cz-b||_{2}^
2020-12-19 20:15:24
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原创 信号去噪——BPD问题求解
原始信号为s，噪声为w，则采集到的信号可表示为y=s+w，假设无噪声信号s(n)具有稀疏的傅立叶系数集合。那么，将带噪信号写为:y=Ac+w其中，A为M*N的傅里叶逆变换矩阵，定义如下
2020-12-19 19:34:22
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原创 MATLAB中的一些方法
矩阵可视化mat = load(data_path);h=imagesc(mat);%矩阵可视化set(h,'alphadata',~isnan(mat));
2020-12-16 16:17:27
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原创 MATLAB中快速傅里叶变换fft的应用
定义理解傅里叶变换将信号分解为若干个简谐信号叠加的形式，通过傅里叶变换画出频谱图之后就可以找到信号中包含的频率成分。fft应用MATLAB中自带的fft()函数可以帮助我们完成傅里叶变换的计算过程，不过直接调用fft()，画图之后发现横纵坐标的值和我们想的不一样，我们对下面这样的一个信号做fftFs=1000; %采样率N = 1; % 周期数t=N; % 信号时长 s n=0:1/Fs:t-1/Fs; % 采样时间点，刚好采N 个周期len = length(n); % 信号点数，也是
2020-12-15 19:03:05
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原创 MATLAB自相关分析xcorr
目录自相关定义xcorr的应用举个栗子自相关定义信号x(t)x(t)x(t)的自相关函数定义为其中，T为信号x(t)x(t)x(t)的观测时间，Rx(τ)R_{x}(\tau)Rx(τ)描述了x(t)x(t)x(t)与x(t+τ)x(t+\tau)x(t+τ)或x(t−τ)x(t-\tau)x(t−τ)之间的相关性。自相关函数可以从被干扰的信号中找出周期成分。xcorr的应用MATLAB中自带自相关变换的函数xcorr()，其调用格式如下：其中的’option’参数可选：“biased”
2020-12-14 10:51:21
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原创 DataFrame中的一些方法
pandas Resample时序数据等时间间隔重采样re_data = data.resample('60S').mean()# '60S'表示每60秒重采一个数据，mean()表示用均值填充例如：dataframe中删除全为Nan的列df = dataframe.loc[:,dataframe.notnull().sum()!=0]同理可得删除全为Nan的行...
2020-12-11 15:52:27
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原创 机械振动信号15个时域统计指标
时域统计指标计算公式振动信号原始统计特征分为两类：时域统计特征、频域统计特征。信号的时域特征是通过统计分析信号的各种时域参数、指标的估计或计算得到的，如表所示，分为有量纲参数和无量纲参数两种，其中1-9为有量纲参数和10-15无量纲参数。python程序def get_time_domain_features(data): '''data为一维振动信号''' x_rms = 0 absXbar = 0 x_r = 0 S = 0 K = 0
2020-12-09 21:16:35
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原创 dataframe中string转float问题
问题报错ValueError: could not convert string to float问题描述：在数据采集的过程中，由于各种原因导致一些错误发生，而使得存入txt或者csv的数据并不一定是“数”，可能会出现空值或者类似’-0.6827.1’这样的值。当用pandas读取数据之后，调用data.info()显示列的类型为object，列中单元格存的是string格式，如图：调用data=pd.DataFrame(data,dtype=np.float)把数据转换成float类型，
2020-12-08 10:44:27
7940
7
原创 稀疏入门
稀疏入门欠定方程组稀疏解功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入第一次写CSDN，主要是用来记录目前自己的学习成果。因为有些细节的东西容易忘记，故写于此方便以后查找和回顾。欠定方程组考虑这样一个欠定方程组y=Ax.(
2020-12-06 23:13:00
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空空如也
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