programming python Running sum python Pandas cumulative function

Hướng dẫn python cumulative sum plot - âm mưu tổng tích lũy của python

Tôi có một tệp CSV như thế này:

2021-01-05 10:57:12.762000, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-05 10:58:26.622000, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-05 11:02:16.772000, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-05 11:02:34.042000, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-05 17:12:07.221999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 01:42:45.501999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 01:44:24.481999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 01:44:58.051999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 01:45:14.871999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 01:47:10.901999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 07:57:33.221999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 07:57:48.821999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 07:58:51.031999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 07:59:27.001999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 08:00:56.871999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:28:17.191999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:28:46.201999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:29:19.111999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:29:41.891999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:30:51.901999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:31:21.921999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:32:23.001999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-06 11:32:58.271999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-07 11:33:46.891999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-07 12:38:50.021999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-07 12:39:53.881999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-08 12:42:07.371999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-08 12:42:46.441999, REDDE EHZ AM 00, trigger
2021-01-09 12:44:14.291999, REDDE EHZ AM 00, trigger

Tôi đã thêm tiêu đề với:

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]

Đầu ra là:

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...

Tôi đã tạo ra một ngày colum trong Roder để cố gắng nhóm thông tin theo ngày:

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date

Tôi đã cố gắng để có một khoản tiền tích lũy với chỉ mục vì tôi không có một phần lớn sự kiện, sau đó tôi đã cố gắng nhóm theo nhiều ngày nhưng tôi thất bại:

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]

Ý tưởng là tạo ra một sơ đồ tích lũy với thông tin DataFrame [trục X có ngày Y trục y với thông tin tích lũy], tôi đã cố gắng có một âm mưu như //stackoverflow.com/questions/53895480/python-plot-pimedelta- và giá trị tích lũy

Bạn có phiền cho tôi một số mẹo để đạt được mục tiêu không ?, Đầu ra mong đợi có thể như thế này, trong trường hợp của tôi chỉ với một trạm được gọi là Redde:

Cảm ơn bạn

Để biết thêm thông tin, hãy xem Run Chức năng MATLAB với các mảng phân tán [Hộp công cụ tính toán song song].

Lịch sử phiên bản

Được giới thiệu trước R2006A

Cú pháp computes the discrete Fourier transform [DFT] of 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 using a fast Fourier transform [FFT] algorithm.

  • Sự mô tả

  • thí dụ

  • df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    1 = FFT [________ 32] Tính toán biến đổi Fourier [DFT] riêng biệt của 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 bằng thuật toán Biến đổi Fourier [FFT] nhanh.

Được giới thiệu trước R2006A

Cú pháp returns the 

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3-point DFT. If no value is specified, 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 is the same size as 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2.

  • Sự mô tả

  • thí dụ

  • df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    1 = FFT [________ 32] Tính toán biến đổi Fourier [DFT] riêng biệt của 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 bằng thuật toán Biến đổi Fourier [FFT] nhanh.

  • Nếu 

    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 là một vectơ, thì 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    5 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.

Được giới thiệu trước R2006A

Cú pháp returns the Fourier transform along the dimension 

S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2. For example, if 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 is a matrix, then 
S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
5 returns the n-point Fourier transform of each row.

Sự mô tả

thí dụ

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
1 = FFT [________ 32] Tính toán biến đổi Fourier [DFT] riêng biệt của 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 bằng thuật toán Biến đổi Fourier [FFT] nhanh.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một vectơ, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
5 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là ma trận, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
5 sẽ xử lý các cột của 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 làm vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.

Fs = 1000;            % Sampling frequency                    
T = 1/Fs;             % Sampling period       
L = 1500;             % Length of signal
t = [0:L-1]*T;        % Time vector

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một mảng đa chiều, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
5 xử lý các giá trị dọc theo kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 như vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi vectơ.

S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
1 = FFT [________ 32, ________ 43] Trả về DFT ____ 43 điểm. Nếu không có giá trị được chỉ định, 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 có cùng kích thước với 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2.

X = S + 2*randn[size[t]];

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một vectơ và chiều dài 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 nhỏ hơn 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 được đệm với các số 0 theo chiều dài 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3.

plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một vectơ và chiều dài 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 lớn hơn 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 bị cắt theo chiều dài 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một ma trận, thì mỗi cột được xử lý như trong trường hợp vectơ.

P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là một mảng đa chiều, thì kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 được xử lý như trong trường hợp vectơ.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
0

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
1 = FFT [________ 32, ________ 43, ________ 62] Trả về biến đổi Fourier dọc theo kích thước 
S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2. Ví dụ: nếu 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là ma trận, thì 
S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
5 trả về biến đổi Fourier điểm N của mỗi hàng.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
1

Ví dụ

sụp đổ tất cả

Tín hiệu ồn ào

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
2

Sử dụng các biến đổi Fourier để tìm các thành phần tần số của tín hiệu bị chôn trong tiếng ồn.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
3

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1,5 giây.

Tạo thành tín hiệu chứa hình sin 50 Hz có biên độ 0,7 và hình sin 120 Hz có biên độ 1.

Chuyển đổi xung Gaussian thành miền tần số.

Xác định miền tần số và vẽ các tần số duy nhất.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
4

Sóng cosine

So sánh sóng cosine trong miền thời gian và miền tần số.

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1 giây.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
5

Tạo một ma trận trong đó mỗi hàng đại diện cho một sóng cosin với tần số tỷ lệ. Kết quả, 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2, là ma trận 3 x-1000. Hàng đầu tiên có tần số sóng là 50, hàng thứ hai có tần số sóng là 150 và hàng thứ ba có tần số sóng là 300.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
6

Vẽ vẽ 100 mục đầu tiên từ mỗi hàng 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 trong một hình duy nhất theo thứ tự và so sánh tần số của chúng.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
7

Chỉ định đối số 

S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2 để sử dụng 
X = S + 2*randn[size[t]];
3 dọc theo các hàng của 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2, nghĩa là cho mỗi tín hiệu.

Tính toán biến đổi Fourier của các tín hiệu.

Tính phổ hai mặt và phổ một mặt của mỗi tín hiệu.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
8

Trong miền tần số, vẽ sơ đồ phổ biên độ một mặt cho mỗi hàng trong một hình duy nhất.

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
9

Giai đoạn của xoang

Tạo một tín hiệu bao gồm hai hình sin có tần số 15 Hz và 40 Hz. Xiêm đầu tiên là sóng cosin với pha -π/4 và thứ hai là sóng cosin với pha π/2. Lấy mẫu tín hiệu ở 100 Hz trong 1 giây.-π/4, and the second is a cosine wave with phase π/2. Sample the signal at 100 Hz for 1 s.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
0

Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu. Vẽ độ lớn của biến đổi như là một hàm của tần số.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
1

Tính toán pha của biến đổi, loại bỏ các giá trị biến đổi cường độ nhỏ. Vẽ pha như một hàm của tần số.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
2

Nội suy FFT

Nội suy biến đổi Fourier của tín hiệu bằng cách đệm với số không.

Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 80 Hz và thời lượng tín hiệu là 0,8 s.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
3

Tạo sự chồng chất của tín hiệu hình sin 2 Hz và sóng hài cao hơn của nó. Tín hiệu chứa sóng cosin 2 Hz, sóng cosin 4 Hz và sóng hình sin 6 Hz.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
4

Vẽ tín hiệu trong miền thời gian.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
5

Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu.

Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
6

Trong miền tần số, vẽ sơ đồ phổ một mặt. Do thời gian lấy mẫu tín hiệu khá ngắn, độ phân giải tần số của biến đổi Fourier không đủ chính xác để hiển thị tần số cực đại gần 4 Hz.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
7

Để đánh giá tốt hơn các tần số cực đại, bạn có thể tăng chiều dài của cửa sổ phân tích bằng cách đệm tín hiệu gốc bằng các số không. Phương pháp này tự động nội suy biến đổi Fourier của tín hiệu với độ phân giải tần số chính xác hơn.

Xác định độ dài đầu vào mới là công suất tiếp theo của 2 từ độ dài tín hiệu ban đầu. Pad tín hiệu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 với các số không kéo dài để mở rộng chiều dài của nó. Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu bằng không.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
8

Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu đệm. Do độ dài tín hiệu 

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 tăng từ 65 lên 128, độ phân giải tần số trở thành 
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
5, là 0,625 Hz.

                       TrigDT               Sta      Type
0  2021-01-05 10:57:12.762000   REDDE EHZ AM 00   trigger
1  2021-01-05 10:58:26.622000   REDDE EHZ AM 00   trigger
2  2021-01-05 11:02:16.772000   REDDE EHZ AM 00   trigger
3  2021-01-05 11:02:34.042000   REDDE EHZ AM 00   trigger
4  2021-01-05 17:12:07.221999   REDDE EHZ AM 00   trigger
...
9

Vẽ phổ phổ một mặt của tín hiệu đệm. Phổ mới này cho thấy tần số cực đại gần 2 Hz, 4 Hz và 6 Hz trong độ phân giải tần số 0,625 Hz.

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
0

Đối số đầu vào

sụp đổ tất cả

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 - Mảng đầu vào | Ma trận | Mảng đa chiềuInput array
vector | matrix | multidimensional array

Mảng đầu vào, được chỉ định là một vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là ma trận 0 x 0 x 0, thì 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
5 sẽ trả về một ma trận 0 x 0 trống.

Kiểu dữ liệu: 

plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7 Complex Hỗ trợ số: Có
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7
Complex Number Support: Yes

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 - Độ dài biến đổi ____99 [mặc định] | vô hướng số nguyên không âmTransform length
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
9 [default] | nonnegative integer scalar

Độ dài biến đổi, được chỉ định là 

P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
9 hoặc vô hướng số nguyên không âm. Chỉ định vô hướng nguyên dương cho độ dài biến đổi có thể cải thiện hiệu suất của 
X = S + 2*randn[size[t]];
3. Độ dài thường được chỉ định là công suất 2 hoặc giá trị có thể được tính vào một sản phẩm của các số nguyên tố nhỏ [các yếu tố nguyên tố không lớn hơn 7]. Nếu 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 nhỏ hơn chiều dài của tín hiệu, thì 
X = S + 2*randn[size[t]];
3 bỏ qua các giá trị tín hiệu còn lại qua mục nhập 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 và trả về kết quả bị cắt. Nếu 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 là 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
06, thì 
X = S + 2*randn[size[t]];
3 trả về một ma trận trống.

Ví dụ: 

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
08
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
08

Kiểu dữ liệu: 

plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7

S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2 - Kích thước để vận hành theo vô hướng số nguyên cùngDimension to operate along
positive integer scalar

Kích thước để hoạt động cùng, được chỉ định là vô hướng nguyên dương. Nếu bạn không chỉ định kích thước, thì mặc định là kích thước mảng đầu tiên có kích thước lớn hơn 1.

  • df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    19 hoạt động dọc theo các cột của 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.

  • df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    21 hoạt động dọc theo các hàng 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 và trả về biến đổi Fourier của mỗi hàng.

Nếu 

S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2 lớn hơn 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
24, thì 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
25 trả về 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2. Khi 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 được chỉ định, 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
28 miếng đệm hoặc cắt ngắn 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 đến chiều dài 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3 dọc theo kích thước 
S = 0.7*sin[2*pi*50*t] + sin[2*pi*120*t];
2.

Kiểu dữ liệu: 

plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
1 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
2 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
3 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
4 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
5 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
6 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
7

Đối số đầu ra

sụp đổ tất cả

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 - Đại diện miền tần số | Ma trận | Mảng đa chiều
vector | matrix | multidimensional array

Biểu diễn miền tần số được trả về dưới dạng vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 thuộc loại 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0, thì 
X = S + 2*randn[size[t]];
3 tính toán nguyên bản trong độ chính xác đơn và 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 cũng thuộc loại 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0. Nếu không, 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 được trả về dưới dạng loại 
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9.

Kích thước của 

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 như sau:

  • Đối với 

    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    50 hoặc 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    51, kích thước của 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    5 bằng kích thước của 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2.

  • Đối với 

    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    54, giá trị của 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    55 bằng 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    3, trong khi kích thước của tất cả các kích thước khác vẫn như trong 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 là có thật, thì 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 là đối xứng liên hợp và số lượng điểm duy nhất trong 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 là 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
61.

Kiểu dữ liệu: 

plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9 | 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0

Thêm về

sụp đổ tất cả

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 - Đại diện miền tần số | Ma trận | Mảng đa chiều

Biểu diễn miền tần số được trả về dưới dạng vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều.

Nếu 

df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 thuộc loại 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0, thì 
X = S + 2*randn[size[t]];
3 tính toán nguyên bản trong độ chính xác đơn và 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 cũng thuộc loại 
P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
0. Nếu không, 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 được trả về dưới dạng loại 
plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
9.

Kích thước của 

df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 như sau:

Đối với 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
50 hoặc 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
51, kích thước của 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 bằng kích thước của 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2.

  • Đối với 

    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    54, giá trị của 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    55 bằng 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    3, trong khi kích thước của tất cả các kích thước khác vẫn như trong 
    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2.

  • Nếu 

    df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
    2 là có thật, thì 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    5 là đối xứng liên hợp và số lượng điểm duy nhất trong 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    5 là 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    61.

  • Kiểu dữ liệu: 

    plot[1000*t[1:50],X[1:50]]
title["Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise"]
xlabel["t [milliseconds]"]
ylabel["X[t]"]
    9 | 
    P2 = abs[Y/L];
P1 = P2[1:L/2+1];
P1[2:end-1] = 2*P1[2:end-1];
    0

Thêm về

Biến đổi Fourier rời rạc của vectơ

df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
50 và 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
65 thực hiện biến đổi Fourier và biến đổi Fourier nghịch đảo, tương ứng. Đối với 
df['TrigDT'] = pd.to_datetime[df['TrigDT']]
df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date
2 và 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
5 chiều dài 
df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
3, các biến đổi này được xác định như sau:

ở đâu

là một trong n rễ của sự thống nhất.

Lời khuyên
Generate C and C++ code using MATLAB® Coder™.

Thời gian thực hiện của 

X = S + 2*randn[size[t]];
3 phụ thuộc vào độ dài của biến đổi. Độ dài biến đổi chỉ có các yếu tố chính nhỏ [không lớn hơn 7] dẫn đến thời gian thực hiện nhanh hơn đáng kể so với các yếu tố chính hoặc có các yếu tố chính lớn.

  • Đối với hầu hết các giá trị của 

    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    3, các DFT đầu vào thực yêu cầu khoảng một nửa thời gian tính toán của các DFT đầu vào phức tạp. Tuy nhiên, khi 
    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    3 có các yếu tố chính lớn, có rất ít hoặc không có sự khác biệt về tốc độ. [MATLAB Coder].

  • Bạn có khả năng tăng tốc độ 

    X = S + 2*randn[size[t]];
    3 bằng cách sử dụng hàm tiện ích 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    73. Hàm này kiểm soát việc tối ưu hóa thuật toán được sử dụng để tính toán FFT có kích thước và kích thước cụ thể.MATLAB® Coder™ uses the library that MATLAB uses for FFT algorithms. For standalone C/C++ code, by default, the code generator produces code for FFT algorithms instead of producing FFT library calls. To generate calls to a specific installed FFTW library, provide an FFT library callback class. For more information about an FFT library callback class, see 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    80 [MATLAB Coder].

  • Thuật toánMATLAB Function block, the simulation software uses the library that MATLAB uses for FFT algorithms. For C/C++ code generation, by default, the code generator produces code for FFT algorithms instead of producing FFT library calls. To generate calls to a specific installed FFTW library, provide an FFT library callback class. For more information about an FFT library callback class, see 

    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    80 [MATLAB Coder].

  • Các hàm FFT [

    X = S + 2*randn[size[t]];
    3, 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    75, 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    76, 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    77, 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    78, 
    df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
    79] dựa trên một thư viện có tên FFTW [1] [2].ARM® Cortex®-A processors with Neon extension. To generate this optimized code, you must install the Embedded Coder® Support Package for ARM Cortex-A Processors [Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-A Processors]. The generated code for ARM Cortex-A uses the Ne10 library. For more information, see Ne10 Conditions for MATLAB Functions to Support ARM Cortex-A Processors [Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-A Processors].

  • Người giới thiệuARM Cortex-M processors. To generate this optimized code, you must install the Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors [Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors]. The generated code for ARM Cortex-M uses the CMSIS library. For more information, see CMSIS Conditions for MATLAB Functions to Support ARM Cortex-M Processors [Embedded Coder Support Package for ARM Cortex-M Processors].

Mã GPU GenerationGenerate Cuda® CODA® cho GPU NVIDIA® bằng GPU Coder ™.
Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.

Mã môi trường dựa trên luồng trong nền bằng MATLAB® 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
82 hoặc tăng tốc mã với Công cụ điện toán song song ™ 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
83.
Run code in the background using MATLAB® 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
82 or accelerate code with Parallel Computing Toolbox™ 
df = pd.read_csv[r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat',
                 sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]]
headers =  ["TrigDT", "Sta", "Type"]
83.

Chức năng này hỗ trợ đầy đủ các môi trường dựa trên chủ đề. Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trong môi trường dựa trên luồng.

GPU ArraysAccelate Code bằng cách chạy trên đơn vị xử lý đồ họa [GPU] bằng Công cụ điện toán song song ™.
Accelerate code by running on a graphics processing unit [GPU] using Parallel Computing Toolbox™.

Ghi chú và giới hạn sử dụng:

  • Đầu ra 

    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    5 luôn phức tạp ngay cả khi tất cả các phần tưởng tượng bằng không.

Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trên GPU [Hộp công cụ tính toán song song]. [Parallel Computing Toolbox].

Mảng phân tán Các mảng lớn trên bộ nhớ kết hợp của cụm của bạn bằng Công cụ điện toán song song ™.
Partition large arrays across the combined memory of your cluster using Parallel Computing Toolbox™.

Ghi chú và giới hạn sử dụng:

  • Đầu ra 

    df = df.groupby['Date'].index.sum[]
df = df.groupby[df.index.day].cumsum[].reset_index[]
    5 luôn phức tạp ngay cả khi tất cả các phần tưởng tượng bằng không.

Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trên GPU [Hộp công cụ tính toán song song]. [Parallel Computing Toolbox].

Mảng phân tán Các mảng lớn trên bộ nhớ kết hợp của cụm của bạn bằng Công cụ điện toán song song ™.

Đối với các mảng phân tán, thay vì sử dụng thuật toán FFT song song, 

X = S + 2*randn[size[t]];
3 tập hợp các vectơ trên một công nhân duy nhất để thực hiện các FFT có độ dài chính. Đối với các FFT vectơ có độ dài lớn, các lỗi ngoài bộ nhớ có thể dẫn đến.

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn how do i customize my html email? - làm cách nào để tùy chỉnh email html của tôi?
Hướng dẫn hashmap in javascript example - hashmap trong ví dụ javascript
Ma gương 2023
Hướng dẫn what is user agent in selenium python? - Tác nhân người dùng trong trăn selen là gì?
Hướng dẫn python list of indices - danh sách các chỉ số của python
Hướng dẫn how do you plot two graphs on the same plot in python? - làm thế nào để bạn vẽ hai biểu đồ trên cùng một âm mưu trong python?
Hướng dẫn how to print n number of spaces in python - cách in n số khoảng trắng trong python
IPhone 2023
Hướng dẫn how do you insert a line in html without br? - Làm thế nào để bạn chèn một dòng trong html mà không có br?
Hướng dẫn resize python - thay đổi kích thước con trăn
Hướng dẫn what are library functions in php? - các hàm thư viện trong php là gì?
Hướng dẫn how to change date format in csv using python - cách thay đổi định dạng ngày trong csv bằng python
Thời gian đi nghĩa vụ công an 2023
Hướng dẫn php array merge if key exists - hợp nhất mảng php nếu khóa tồn tại
Hướng dẫn how do i switch to script mode in python idle? - làm cách nào để chuyển sang chế độ tập lệnh khi không sử dụng python?
Hướng dẫn take multiple values as input and print sum of them in python - lấy nhiều giá trị làm đầu vào và in tổng của chúng trong python
Hướng dẫn how do you add multiple variables to a list in python? - làm cách nào để bạn thêm nhiều biến vào một danh sách trong python?
Cấu hình https vps linux
Cúng giải hạn sao vân hớn 2023
Hướng dẫn dùng numers JavaScript

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
6 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
6 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
6 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
6 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
6 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
6 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
6 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Có xét ngành nghề khi nhập khẩu hàng hóa năm 2024
Phần mềm khắc phụ lỗi wifi trên an năm 2024
Chủng chuẩn e.coli atcc 25922 là gì năm 2024
Chương trình giải toán giải toán đại số năm 2024
Học hỏi những điểm tốt tiếng anh là gì năm 2024
Dì ruột bán cháu ở thường xuân thanh hóa năm 2024
Bài tập hỗn hợp kim loại tác dụng với hno3 năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon mẹo hay Bao lâu Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10