怎么用matlab画高斯窗函数?假设是32点的高斯窗,用以下matlab语句就可以看到高斯窗时域和频域的情况:
N = 32;
wvtool(gausswin(N));
或者:
window=gausswin(n);
[h,w]=freqz(window,1);
subplot(1,2,1)
stem(window);
subplot(1,2,2);
plot(w/pi,20*log(abs(h)/abs(h(1))));
利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是,主要的算子是python高斯窗函数:
统计和通过其python高斯窗函数他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子 , 行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
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2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重 。常用指定衰减因子的方法:使用span(跨度)
一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列 。
例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题:计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法 。
唯一要求:该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚) , 例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
一篇文章带你深度解析Python线程和进程使用Python中的线程模块,能够同时运行程序的不同部分,并简化设计 。如果你已经入门Python,并且想用线程来提升程序运行速度的话,希望这篇教程会对你有所帮助 。
线程与进程
什么是进程
进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 。每个进程都有自己的独立内存空间,不同进程通过进程间通信来通信 。由于进程比较重量,占据独立的内存,所以上下文进程间的切换开销(栈、寄存器、虚拟内存、文件句柄等)比较大 , 但相对比较稳定安全 。
什么是线程
CPU调度和分派的基本单位 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源 。线程间通信主要通过共享内存,上下文切换很快 , 资源开销较少,但相比进程不够稳定容易丢失数据 。
进程与线程的关系图
线程与进程的区别:
进程
现实生活中,有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候 手和脚共同来驾驶 汽车 , 比如唱歌跳舞也是同时进行的,再比如边吃饭边打电话;试想如果我们吃饭的时候有一个领导来电,我们肯定是立刻就接听了 。但是如果你吃完饭再接听或者回电话,很可能会被开除 。
注意:
多任务的概念
什么叫多任务呢?简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务 。打个比方,你一边在用浏览器上网,一边在听MP3,一边在用Word赶作业,这就是多任务,至少同时有3个任务正在运行 。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着,只是桌面上没有显示而已 。
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